DE WAARDEBEPALING VAN KMO S IN HET GEVAL VAN EEN OVERDRACHT

UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE ACADEMIEJAAR 2008 - 2009

DE WAARDEBEPALING VAN KMO’S IN HET GEVAL VAN EEN OVERDRACHT

Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van Master in de Toegepaste Economische Wetenschappen

Arne Allewaert onder leiding van Prof. Dr. Ignace De Beelde

UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE ACADEMIEJAAR 2008 - 2009

DE WAARDEBEPALING VAN KMO’S IN HET GEVAL VAN EEN OVERDRACHT

Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van Master in de Toegepaste Economische Wetenschappen

Arne Allewaert onder leiding van Prof. Dr. Ignace De Beelde

‘It’s better to be approximately right, rather than precisely wrong.’ John Maynard Keynes

PERMISSION

Ondergetekende verklaart dat de inhoud van deze masterproef mag geraadpleegd en/of gereproduceerd worden, mits bronvermelding.

ARNE ALLEWAERT

Woord vooraf

WOORD VOORAF Een dankwoord aan een aantal personen die aan het tot stand komen van deze masterproef bijgedragen hebben, is hier wel op zijn plaats.

Eerst en vooral een dankwoord aan Bivas Bose voor de niet-aflatende hulpvaardigheid bij het verzamelen van de data voor mijn empirisch onderzoek. Vervolgens ook een oprechte ‘dankuwel’ aan Michaël Delbeke voor zijn commentaren en suggesties bij het nalezen van dit werkstuk. Ook mijn promotor professor De Beelde verdient een dankwoord om mij bij te staan bij het tot stand komen van mijn masterproef.

De eerlijkheid gebiedt mij ook mijn vriendin Delfien te bedanken voor alle steun en tips die ze mij gedurende de voorbije periode gegeven heeft.

Ook zou het van weinig respect getuigen mijn ouders niet te bedanken voor alles wat ze mij al meegegeven hebben, op alle vlak. Zonder dit alles zou er namelijk nooit sprake geweest zijn van deze masterproef. Dit werkstuk fungeert dan ook als ‘de kers op de taart’ van een boeiende en inspirerende vierjarige opleiding, die me gevormd heeft tot wie ik nu ben. Ook hier een welgemeende ‘dankuwel’ aan iedereen die aan dit laatste bijgedragen heeft.

ARNE ALLEWAERT Ieper, 27 April 2009

I

Inhoudstafel

INHOUDSTAFEL: WOORD VOORAF ..............................................................................................................I INHOUDSTAFEL ................................................................................................................II GEBRUIKTE AFKORTINGEN ............................................................................................... V LIJST VAN TABELLEN EN FIGUREN .................................................................................... VI

INLEIDING ........................................................................................................................ 1 DEEL 1: THEORIE ............................................................................................................... 4 HOOFDSTUK I: Begrippen en principes ................................................................................... 4 1. Waarde – prijs van een onderneming ......................................................................... 4 2. Principes van waardering ............................................................................................ 4 2.1 Eigendomsprincipe ............................................................................................. 4 2.2 Totaliteitsprincipe .............................................................................................. 5 2.3 Toekomstgerichtheid ......................................................................................... 5 2.4 Subjectgeoriënteerdheid ................................................................................... 5 3. Verschillende soorten waarde ..................................................................................... 6 3.1 Boekwaarde ....................................................................................................... 6 3.2 Actuele waarde .................................................................................................. 6 3.3 Vervangingswaarde ............................................................................................ 6 3.4 Marktwaarde ...................................................................................................... 6 3.5 Opbrengstwaarde .............................................................................................. 7 3.6 Bedrijfswaarde ................................................................................................... 7 3.7 Liquidatiewaarde ............................................................................................... 7 3.8 Going-concern-waarde ...................................................................................... 7 3.9 Investeringswaarde ............................................................................................ 7

HOOFDSTUK II: Waarderingsmethodes .................................................................................. 9 1. Indeling ....................................................................................................................... 9 1.1. Asset-based ......................................................................................................... 9 1.1.1..Bookvalue ................................................................................................. 9 1.1.2..Adjusted Bookvalue ................................................................................ 10 1.1.3..Liquidatiewaarde .................................................................................... 11 1.1.4..Vervangingswaarde ................................................................................ 11

I I

Inhoudstafel

1.2. Earnings-based ................................................................................................. 12 1.2.1 Capitalization of Earnings ....................................................................... 13 1.2.2 Discounted Cash Flow ............................................................................ 15 1.2.3 Discounted Future Economic Income .................................................... 18 1.2.4 Gross Income Multipliers ....................................................................... 19 1.2.5 Capitalized Excess Earnings Method ...................................................... 20 1.2.6 Seller’s Discretionary Earnings ............................................................... 22 1.3. Marktvergelijking .............................................................................................. 24 2. Literatuurstudie ........................................................................................................ 25

HOOFDSTUK III: Specifieke problematiek waardering KMO’s .............................................. 29 1. Kenmerken KMO’s .................................................................................................... 29 2. Belang kwalitatieve factoren bij waardering ............................................................ 31

DEEL 2: EMPIRISCH ONDERZOEK ..................................................................................... 35 1. Inleiding .................................................................................................................... 35 2. Steekproef ................................................................................................................ 37 3. Methodologie ........................................................................................................... 39 3.1. Gehanteerde waarderingsmethoden ............................................................... 39 3.2. Sectoren ........................................................................................................... 40 3.3. Discount Factor ................................................................................................ 41 3.4. Multipliers ........................................................................................................ 41 3.5. Schatting toekomstige waarden ...................................................................... 41 3.6. Percent Variatie ............................................................................................... 42 4. Resultaten ................................................................................................................. 43 4.1. Gemiddelde afwijkingen en bivariate correlaties ............................................. 43 4.2. Sectoreffect ....................................................................................................... 47 4.3 Statistische hypothesetesten ............................................................................ 48 4.3.1 Procentuele afwijking tussen methoden onderling .............................. 48 4.3.2 Procentuele afwijking tussen sectoren onderling ................................. 51 4.4 Lineaire Regressie ............................................................................................. 53 5. Conclusie Empirisch Onderzoek ............................................................................... 56

I I I

Inhoudstafel

ALGEMEEN BESLUIT ........................................................................................................ 59 1. Theorie ...................................................................................................................... 59 2. Empirisch onderzoek ................................................................................................ 61 3. Beperkingen onderzoek en suggesties verder onderzoek ....................................... 63

LIJST VAN DE GERAADPLEEGDE WERKEN ............................................................................ i

BIJLAGEN ...................................................................................................................... viii Bijlage 1: Samenvatting onderzoek Pricer & Johnson, 1997 ........................................... viii Bijlage 2: Kolmogorov-Smirnov test voor normaalverdeling .......................................... xiv Bijlage 3: Levene’s test voor homogeniteit van de variaties ............................................ xv Bijlage 4: Steekproefelementen en ‘Deal Values’ (in mil euro) ...................................... xvi Bijlage 5: Steekproefelementen en sectorindeling ........................................................ xvii Bijlage 6: Berekende waarden volgens de 16 methoden (in dz euro) .......................... xviii Bijlage 7: Percent variatie per methode, per bedrijf ........................................................ xx Bijlage 8: Grafische voorstelling verbanden beste methoden, met bissectrices ........... xxii

I V

Gebruikte afkortingen

GEBRUIKTE AFKORTINGEN IFRS:

International Financial Reporting Standards

CDO:

Collaterized Debt Obligation

NMA:

Netto Materiële Activa

OMA:

Opbrengsten gerelateerd aan Materiële Activa

OIA:

Opbrengsten gerelateerd aan Immateriële Activa

WIA:

Waarde van de Immateriële Activa

CEM:

Capitalization of Earnings Method

EEM:

Excess Earnings Method

V

Lijst van tabellen en figuren

LIJST VAN DE TABELLEN EN FIGUREN Tabel 1:

Beschrijving gehanteerde waarderingsmethoden

39

Tabel 2:

Sectorindeling

40

Tabel 3:

Gemiddelden, standaardafwijkingen en Spearman

45

Correlatiecoëfficiënten van geschatte waarden Tabel 4:

Beschrijvende statistiek: Percent Variantie per

46

Waarderingsmethode Tabel 5:

Gemiddelden en standaardafwijkingen van percent

49

variatie per sector Tabel 6:

Resultaat Paired-t Test

51

Tabel 7:

Sector-effect: Resultaat Kruskal-Wallis

53

Tabel 8:

Lineair Regressie Model

54

Figuur 1:

Onderhandelingsmarge

5

Figuur 2:

Initiële steekproefomvang

37

Figuur 3:

Flowchart steekproeftrekking

38

Figuur 4:

Percent variatie: Gemiddelde vs Standaardafwijking

44

Figuur 5:

Deal Value vs OMZET40

56

Figuur 6:

Deal Value vs Bookvalue

57

V I

Inleiding

INLEIDING “Every business owner should have his or her business valued by a qualified professional business appraiser at least once every five years and when business circumstances change significantly. This will provide the business owner with a greater understanding of the company’s value over time as well as considerably aid the company during critical times, such as the death of an owner, litigation, merger or acquisition, etc.” (Shannon Pratt 1, Valuation Guru).

Tot de jaren 1920 werd een overname van een kleine onderneming louter gezien als het resultaat van onderhandelingen tussen koper en verkoper. Er werd een snelle blik geworpen op de verwachte toekomstige cashflows of het inkomen van de zaakvoerder. Zo werd een zeer ruwe inschatting van de onderneming gemaakt. De verkoop van een onderneming was niet dusdanig verschillend van de verkoop van eender ander goed.

Vanaf de jaren 1920 echter werd het waarderingsproces veel complexer. Dit was vooral te wijten aan de grote groei van het aandeel immateriële activa op de balansen van kleine tot middelgrote ondernemingen. Meer aandacht werd ook besteed aan het waarderingsproces, dat niet meer louter als een onderhandeling van koper tot verkoper beschouwd werd. Een waardering van de onderneming werd een eerste vereiste om de onderhandelingen te kunnen aanvangen. Eind de jaren 1970 was een echte opmars merkbaar in de vraag naar waarderingen van ondernemingen. Onder andere werd in de Verenigde Staten ‘the Institute of Business Appraisers’

en ‘the American Society of Appraisers’ opgericht, twee toonaangevende

professionele organisaties van ‘waarde-bepalers’.

Er heeft altijd een soort van mist gehangen rond het thema van waardebepaling en dit voor eender welk object. De waarde ‘in mijn ogen’ kan totaal verschillend zijn van deze ‘in uw ogen’, zelfs indien het om hetzelfde object gaat. Een waarde blijkt duidelijk iets heel subjectiefs te zijn. Bestaat er dan wel zoiets als een ‘objectief waardeoordeel’? En zeker over een onderneming, waar tal van interne en externe factoren deze waarde beïnvloeden?

1

Pratt, 2009

1

Inleiding

Eens te meer wordt dan ook de vraag geponeerd of de waardebepaling van een KMO nu eerder een kunst is dan een wetenschap (MacLeod & Sloan, 2007). Beide, zo blijkt het antwoord te zijn. Zowel een degelijk onderbouwde portie kennis als een stevige dosis ervaring zijn twee broodnodige ingrediënten voor een betrouwbaar waarderingsproces. Eén ding is zeker, elke ondernemer zal vroeg of laat met een waardebepaling geconfronteerd worden.

Bij een waardebepaling doelt men op het bepalen van een ‘fair market value’. “Dit is de prijs waarvoor het goed in kwestie van eigenaar zou wisselen, tussen een vrijwillige koper en een vrijwillige verkoper. Hierbij gelden als voorwaarden dat deze eerste partij niet onder dwang staat te kopen, deze laatste partij niet onder dwang staat te verkopen en dat beide partijen een redelijke kennis hebben van relevante feiten die de transactie aanbelangen” (vrije vertaling IRS Revenue Ruling 59-60).

Dit impliceert dus dat om de ‘fair value’ op de meest correcte manier te berekenen, een markt vereist is (en dus minstens twee bereidwillige partijen). Gelukkig bestaan ook nog alternatieven indien geen actieve markt beschikbaar is.

Anno 2009 - met de financiële crisis - is dit trouwens een zeer ‘hot item’. Ook de financiële instellingen worden door de IFRS-normen gedwongen hun financiële instrumenten aan ‘fair value’ te waarderen. Omdat echter geen bereidwillige partijen beschikbaar zijn om bijvoorbeeld hun ‘Collaterized Debt Obligations’ (CDO’s) te kopen, kan er ook geen sprake zijn van een markt. Dus moet worden overgestapt van ‘mark-to-market’ naar ‘mark-to-model’ om deze te waarderen. Dit houdt in dat de waarde hiervan niet meer uit de markt kan bepaald worden (bij gebrek hieraan) en dus de waarde moet geschat worden via een bepaald model. Net dit probleem is ook waarmee men geconfronteerd wordt bij de waardebepaling van Kleine en Middelgrote Ondernemingen. Aangezien voor de meeste KMO’s een continue markt - zoals de beurs - onbestaande is, moet noodgedwongen worden teruggevallen op een theoretisch model om de waarde ervan te bepalen. Er bestaat een grote variatie aan dergelijke waarderingsmethoden. Deze zullen hieronder besproken worden.

2

Inleiding

Zeker het vermelden waard is het opmerkelijke feit dat in de periode van 2002-2012, één derde van alle Europese KMO’s zal over(ge)gaan (zijn) tot een machtsoverdracht2 (Europese Commissie, 2002). Dit impliceert dus dat elk van deze bedrijven een waardebepaling zal moeten ondergaan. Dit is duidelijk geen onbelangrijk thema.

In het eerste deel wordt dieper ingegaan op de theorie rond de waardering van KMO’s. Eerst en vooral worden in het eerste hoofdstuk enkele belangrijke begrippen en principes omtrent waardering toegelicht. Vervolgens wordt in het tweede hoofdstuk een bespreking gegeven van de meest courant gebruikte waarderingsregels, met elk hun voor- en nadelen. Ook wordt via een literatuurstudie een overzicht gegeven van de reeds beschikbare wetenschappelijke inzichten en bevindingen omtrent het thema.

Vervolgens worden in het derde hoofdstuk de typische kenmerken van Kleine en Middelgrote Ondernemingen geschetst, alsook de problemen die voorvloeien uit het ‘overlaten’ van dergelijke ondernemingen. Want net deze zaken maken de waardering van een KMO zo verschillend van de waardering van een grotere onderneming.

In het tweede deel wordt een empirisch onderzoek uitgevoerd. Hierin worden de methoden, besproken in het theoretisch gedeelte, getoetst aan de praktijk. Meer bepaald wordt nagegaan hoe accuraat deze besproken methoden de waarde kunnen voorspellen in de praktijk.

De drie onderzoeksvragen luiden hierbij als volgt: Slagen de vaak besproken waarderingsmethoden erin een realistische waarde aan het bedrijf toe te kennen in de praktijk? Is hierbij een bepaalde methode superieur aan een andere? Is er een significante invloed van de sector waarin het bedrijf actief is?

2

Hieronder wordt verstaan een verkoop, een successie binnen de familie, e.d.

3

Theorie: Begrippen en principes

DEEL 1: THEORIE

HOOFDSTUK I: Begrippen en principes In dit eerste hoofdstuk worden enkele belangrijke begrippen en principes omtrent de waardebepaling van ondernemingen uit de doeken gedaan. Dit is een eerste noodzakelijke stap vooraleer de waarderingsmethoden zelf te bespreken. Een theoretische basis is hier immers onontbeerlijk.

1. Waarde – prijs van een onderneming3 Een eerste misverstand dient hier uit de wereld geholpen te worden. De waarde van een onderneming is niet gelijk aan de prijs ervan. De waarde van een onderneming is een beoordeling van dit object, door de partij die deze waardering uitvoert en komt dus eenzijdig tot stand. De prijs van een onderneming is de overeengekomen waarde tussen beide partijen (koper en verkoper) en komt dus logischerwijze tweezijdig tot stand. “De prijs is wat de zot ervoor geeft.” (Hosten, 2008)

Eerst en vooral moet er dus een waarderingsproces plaatsvinden om tot een bepaalde inschatting van waarde te kunnen komen. Vaak zal dit door beide partijen afzonderlijk gebeuren. Dit is het noodzakelijke startpunt voor de onderhandelingen over de prijs. De prijs is dan het resultaat van deze onderhandelingen en wordt bepaald door het proces van vraag en aanbod. In figuur 1 wordt geïllustreerd hoe deze onderhandelingsmarge (eventueel) tot stand komt.

2. Principes van waardering4 2.1. Eigendomsprincipe: De waarde van een onderneming is gelijk aan de waarde van het eigendomsrecht (Hosten, 2008). En dit laatste wordt uitgedrukt door het eigen vermogen. Een ‘nettowaardering’ bestaat er dus in het vreemd vermogen van de activa af te trekken.

3 4

Dewulf, 2008 Hosten, 2008

4


Figuur 1: Onderhandelingsmarge (Bron: Hosten, 2008)

2.2. Totaliteitsprincipe De waarde van de onderneming is meer dan de som van de materiële onderdelen (Hosten, 2008). Er dient bij de onderdelen van de organisatie een onderscheid gemaakt te worden tussen kwalitatieve elementen en kwantitatieve elementen (Devaney, 2003). Sommige zaken zijn niet expliciet in financiële rapportering aanwezig (i.e. de kwalitatieve elementen) zoals kwaliteit van de technische en administratieve organisatie, knowhow, imago, etc.

2.3. Toekomstgerichtheid: De waarde van het bedrijf nu wordt in grote mate bepaald door de mogelijkheid om in de toekomst opbrengsten te realiseren. Dit leidt tot de nood aan een gepaste discontovoet 5 .

2.4. Subjectgeoriënteerdheid De waarde van een object (i.e. de onderneming) dient vanuit het standpunt van de subjecten (i.e. de betrokken partijen) bepaald te worden. Dus de nutswaarde voor het

5

Dit alles onder de hypothese van ‘going concern’, i.e. zonder het vooruitzicht van een liquidatie in de nabije toekomst.

5


subject is belangrijk. Met als gevolg dat bij elke waardebepaling rekening dient gehouden te worden met het doel ervan (Berkowitz & Blanco, 1992).

Belangrijk is nu dat elke gehanteerde waarderingsmethode aan deze principes voldoet.

3. Verschillende soorten waarde Vóór nu enkele veel gebruikte waarderingsmethoden uit de doeken te doen, lijkt het interessant eerst te duiden op wat deze grote noemer van ‘waarde’ zoal omvat. Er zijn namelijk verschillende soorten ‘waarde’.

3.1. Boekwaarde Dit is de waarde van het actief zoals opgenomen in de balans op dit moment, zijnde de aanschaffingswaarde min eventuele afschrijvingen of waardeverminderingen hierop.

3.2. Actuele waarde “De waarde die gebaseerd is op actuele marktprijzen of op gegevens die op de datum van waardering geacht kunnen worden relevant te zijn voor de waarde. Afhankelijk van de omstandigheden, wordt de actuele waarde bepaald door de vervangingswaarde, de bedrijfswaarde, de marktwaarde of de opbrengstwaarde.” (Richtlijnen voor de jaarverslaggeving voor Kleine Rechtspersonen, 2007, p.37).

3.3. Vervangingswaarde “Het bedrag dat nodig zou zijn om in de plaats van een actief dat bij de bedrijfsuitoefening is of wordt gebruikt, verbruikt of voortgebracht, een ander actief te verkrijgen of te vervaardigen dat voor de bedrijfsuitoefening een in economisch opzicht gelijke betekenis heeft.” (Richtlijnen voor de jaarverslaggeving voor Kleine Rechtspersonen, 2007, p.37).

3.4. Marktwaarde (of “Fair Value”) “Het bedrag waarvoor een actief kan worden verhandeld of een verplichting kan worden afgewikkeld tussen terzake goed geïnformeerde partijen, die tot een transactie bereid en onafhankelijk van elkaar zijn.” (Richtlijnen voor de jaarverslaggeving voor Kleine Rechtspersonen, 2007, p.37).

6


3.5. Opbrengstwaarde “Het bedrag waartegen een actief maximaal kan worden verkocht, onder aftrek van de nog te maken kosten.” (Richtlijnen voor de jaarverslaggeving voor Kleine Rechtspersonen, 2007, p.37).

3.6. Bedrijfswaarde “De contante waarde van aan een actief of een samenstel van activa toe te rekenen geschatte toekomstige kasstromen die kunnen verkregen worden met de uitoefening van het bedrijf. Ook de kasstromen die worden verkregen bij het uiteindelijk afstoten worden bij het bepalen van de bedrijfswaarde in acht genomen.” (Richtlijnen voor de jaarverslaggeving voor Kleine Rechtspersonen, 2007, p.37).

3.7. Liquidatiewaarde “De waardeberekening van de onderneming rekening houdend met de verkoopkosten en de minwaarden bij eventuele vereffening van de onderneming.” (Pricer & Johnson, 1997). Hier geldt de vraag: ‘Welke waarde kan nu, onmiddellijk verkregen worden voor het (de) actief (onderneming)?’

3.8. Going-concern-waarde6 Onder de ‘Going-concern-waarde’ wordt verstaan de waarde van de activa van een onderneming ervan uitgaande dat 1. deze activa aan de onderneming toebehoren 2. de onderneming haar bezigheden in de toekomst zal voortzetten. Dit is gebaseerd op het feit dat een ‘goed draaiende’ onderneming meer waarde heeft dan een stopgezette onderneming.

3.9. Investeringswaarde: Dit is de waarde van de investering vanuit het standpunt van de koper. In een perfecte markt zou dit gelijk moeten zijn aan de “fair value”. Echter, zoals bij quasi elke verkoop, bestaan er ook ‘informatie-asymmetrieën’ bij de verkoop van Kleine en Middelgrote Ondernemingen (Devaney, 2003). Deze houden in dat de “verkoper meer weet over het verkochte object (in dit geval de onderneming) dan hij bereid is te delen met de koper, in het bijzonder informatie die de prijs negatief zou kunnen beïnvloeden”. Aangezien de verkoper liefst zoveel mogelijk zou willen 6

Kennisbank Beleggen Em-Ha-Em Concepts, 2007

7


ontvangen voor zijn onderneming en de koper liefst zo weinig mogelijk zou willen betalen, zullen beide partijen toegevingen moeten doen. Zo wordt (eventueel) tot een onderhandelingsmarge gekomen die tussen beide waarden ligt, zoals voorgesteld in figuur 1.

Het zijn nu deze definities van boekwaarde, bedrijfswaarde en marktwaarde die de basis vormen

voor

respectievelijk

de

intrinsieke

waardemethodes,

de

economische

waardemethodes en de marktmethode.

8

Theorie: Waarderingsmethoden

HOOFDSTUK II: Waarderingsmethoden In het tweede hoofdstuk worden de methoden besproken die het meest terug te vinden zijn in de literatuur omtrent waardering van KMO’s. Hier wordt telkens kort het concept uitgelegd en de voor- en nadelen besproken per methode. Algemeen kunnen deze methoden ingedeeld worden in drie grote categorieën: de intrinsieke waardemethoden, de economische waardemethoden en de methoden op basis van marktvergelijking (Spruyt & Berquin, 2006).

1. Indeling: 1.1 ASSET-BASED (= Intrinsieke waardemethoden)

Redenering: Het succes van een bedrijf wordt gereflecteerd in het vermogen om activa te vergaren (Eber, 1984). Omdat de activa in het bedrijf toelaten een inkomen te genereren, weerspiegelt dit de waarde van de onderneming (Pricer & Johnson, 1997). Deze methodes zijn het meest geschikt voor ondernemingen die een aanzienlijke “actiefbasis” hebben, waarbij dus de waarde van de materiële activa doorslaggevend is voor de waarde van de onderneming (Kissin & Zulli, 1988). (‘Boekwaarde’, ‘Vervangingswaarde’ of ‘Liquidatiewaarde’ als definitie van waarde)

Algemene tekortkomingen: Er wordt niet gekeken naar de toekomst en dus geen rekening gehouden met de mogelijkheid om toekomstige opbrengsten te genereren (Spruyt & Berquin, 2006). Met als gevolg dat deze methodes dus minder geschikt zijn voor dienstenondernemingen waar de waarde van immateriële activa belangrijk zijn (Devaney, 2003).

1.1.1. Bookvalue

Kort:

Activa – Passiva (= Eigen Vermogen)

Voordelen: + Het is een zeer snelle methode waarbij de benodigde informatie onmiddellijk voorhanden is.

9


+ De activa zijn de basis waar toekomstige opbrengsten zullen uit voort komen (Pricer & Johnson, 1997). + Het is een handige methode omdat ze gemakkelijk verstaanbaar is voor zowel de koper als de verkoper waardoor men sneller tot een akkoord kan komen.

Nadelen: - Er wordt geen onderscheid gemaakt tussen de activa op het vlak van potentieel om opbrengsten te genereren naar de toekomst toe, wat hoogstwaarschijnlijk wel zal verschillen tussen de activa onderling. - Er wordt vaak een verschillend beleid gehanteerd qua gebruik van activa en afschrijvingen op activa overheen de verschillende bedrijven. Hierdoor kan de via deze methode bepaalde waarde niet zomaar overheen de bedrijven vergeleken worden (Carland & White, 1980). - Bij deze methode moeten ook de immateriële activa een waarde krijgen, wat niet altijd even gemakkelijk is (MacLeod & Sloan, 2007).

1.1.2. Adjusted Bookvalue: (ook wel: Asset Accumulation Method)

Kort:

Eigen Vermogen + Meerwaarden – Minderwaarden ( Immateriële Activa worden vaak 0 geacht7)

= Activa (aan marktwaarde gewaardeerd) – Passiva (aan marktwaarde gewaardeerd)

Voordelen: + Deze methode corrigeert de voor de hand liggende fouten (Kissin & Zulli, 1988). + Deze methode is eenvoudig om uit te leggen aan mensen die slechts een basiskennis van

boekhouden

en

waardebepaling

hebben,

omwille

van

zijn

intuïtieve

verstaanbaarheid. + “Te

verkiezen

voor

vastgoedholdings,

leasingbedrijven

(van

uitrusting)

en

investeringsmaatschappijen die dus vooral verkopen op basis van hun ‘actiefbasis’” (Kissin & Zulli, 1988).

7

De definitie hangt af van de auteur: Kissin & Zulli (1988) achten de IMA niet nul, doch houden enkel rekening met deze gerapporteerd op de balans, zoals goodwill. Anderen zoals Devaney (2003) houden ook rekening met sommige ‘off-balance’ activa en verplichtingen.

1 0


Nadelen: - Cfr supra: Bookvalue - Het is een zeer tijdverslindende en dus zeer dure methode om uit te voeren, aangezien elk actief en passief naar de “fair value” dient omgezet te worden. - Aangezien ook de “fair value” van de immateriële activa dient bepaald te worden, zullen de toekomstige opbrengsten hiervan moeten in rekening gebracht worden. Waarom dan niet geheel overstappen op een “earnings-based” methode? (cfr infra). Dit ondermijnt alleszins sterk het nut van deze methode.

1.1.3. Liquidatiewaarde: 8

Dit is de som die verkregen kan worden bij een onmiddellijke

Kort:

verkoop van het bedrijf (=’Quick Sale’). Elk actief wordt nader onderzocht en er wordt geschat hoeveel dit zou opbrengen bij een onmiddellijke verkoop (Pricer & Johnson, 1997).

Voordelen: + Deze

methode

genereert

een

minimumwaarde,

namelijk

hetgeen

in

alle

omstandigheden zeker zou moeten verkregen worden voor de onderneming (Pricer & Johson, 1997).

Nadelen: - Meestal worden KMO’s niet snel verkocht, dus is deze methode van weinig waarde in dit geval. Het produceert enkel een zeer ruwe schatting op basis van een eerste indruk (Pricer & Johnson, 1997).

1.1.4. Vervangingswaarde: 9

Kort:

Hierbij wordt ook de kost van het vervangen van de activa in rekening gebracht. Dus de vraag wordt gesteld: ‘Wat zijn deze activa nu nog waard en wat kost het om deze te vervangen door nieuwe?’ Een veelgebruikte methode binnen dit kader is ‘Tobin’s Q’ (Tobin, 1969).

8 9

Pricer & Johnson, 1997 Tobin, 1969

1 1


Tobin’s Q = Marktwaarde onderneming / vervangingswaarde activa Hieruit volgt dat wanneer deze maatstaf groter is dan één, er kan besloten worden dat het bedrijf op dit moment meer waarde heeft dan de waarde gebaseerd op de kost om het opnieuw op te bouwen. Dus zullen er abnormale winsten gerealiseerd worden, hoger dan het niveau dat noodzakelijk is om het bedrijf in zijn sector te houden (Tobin, 1969).

Voordelen: + Dit is een goede methode voor de potentiële koper van het bedrijf omdat ook zijn kosten in rekening gebracht worden, wat een realistischer beeld geeft (Pricer & Johnson, 1997).

Nadelen: - Er wordt opnieuw geen rekening gehouden met het potentieel van het actief om opbrengsten te genereren en de markt waarin het gebruikt zal worden (Pricer & Johnson, 1997). Daarom lijkt de volgende categorie waarderingsmethoden beter geschikt; de opbrengstengebaseerde methoden.

1.2.

EARNINGS-BASED (= Economische waardemethoden)

Redenering: “In theorie is de waarde van een actief de – voor risico gecorrigeerde – huidige waarde van de toekomstige kasstromen gegenereerd door het actief” (Devaney, 2003). Bijgevolg wordt de waarde van een onderneming bepaald door de opbrengstenstroom die gegenereerd wordt door het bedrijf in zijn geheel (Pricer & Johnson, 1997). Groot voordeel hier is ook dat elke aanpassing kan gemaakt worden op het inkomen gerapporteerd in de rekeningen, zodat een ‘waarheidsgetrouw’ economisch inkomen kan afgeleid worden om de waarde van een kleine of middelgrote onderneming te bepalen (cfr. infra: ‘Sellers Discretionary Earnings’). (‘Bedrijfswaarde’ als definitie van waarde).

Algemene tekortkomingen: Hierbij zijn vaak heel wat subjectieve beslissingen noodzakelijk (MacLeod & Sloan, 2007). De juiste discount factor vinden is zeer moeilijk en moet soms gebeuren door te gokken.

1 2


Alhoewel studies hebben aangetoond dat er ook andere mogelijkheden bestaan om deze tekortkoming op te vullen (Mastracchio, 1996).

1.2.1. Capitalization of Earnings

Concept: Het bedrijf wordt gewaardeerd op zijn potentieel om opbrengsten te genereren naar de toekomst toe. Via deze methode zetten we dus een toekomstige inkomstenstroom om in een ‘huidige waarde’ (Kissin & Zulli, 1988; Ling, 1992).

Bijvoorbeeld: = Netto operationele opbrengsten voortgebracht door het eigendom Kapitalisatierente

Voordelen: +

Deze methode houdt wel rekening met de toekomst door ook toekomstige opbrengstenstromen reeds in te calculeren. Ook de vereiste return kan hier worden verwerkt in de kapitalisatierente (Kissin & Zulli, 1988).

Nadelen: -

Hierbij wordt een nulgroei verondersteld in de opbrengsten van de onderneming10. Dus zal het bedrijf ondergewaardeerd worden indien er toch een groei in het inkomen bestaat (wat niet onrealistisch is).

-

Er wordt in dit model uit gegaan van homogene verwachtingen omtrent het risico van de toekomstige opbrengsten. Daarom wordt slechts één en dezelfde kapitalisatievoet toegepast. “Hieraan kan alleen voldaan zijn wanneer alle gebruikte activa in de sector van dezelfde risicograad zijn, of wanneer alle bedrijven in de sector activa met verschillende risicograden in dezelfde verhouding aangewend hebben“ (Mastracchio & Lippitt, 1996). Aan deze voorwaarde zal hoogstwaarschijnlijk niet voldaan zijn. Zo wordt reeds verwacht dat een opsplitsing van deze risicograad in verschillende klassen tot een beter resultaat zou kunnen leiden (cfr. infra: ‘Capitalized Excess Earnings Method’).

10

De definitie is opnieuw afhankelijk van de auteur. Pricer & Johnson (1997) trekken hier wel de groei van het bedrijf van af. Een bijkomende zwakte is dat hier dan een constante groei wordt verondersteld, tot oneindig. Ook dit strookt hoogstwaarschijnlijk niet me de realiteit.

1 3


Methode: 4 stappen (volgens Kissin & Zulli, 1988)

1. Selecteren van het type opbrengsten dat gekapitaliseerd wordt Dit kan gaan, zoals gesuggereerd hierboven, om de ‘netto operationele opbrengsten’. Een ander vaak gebruikt type opbrengsten bij KMO’s is de ‘capaciteit om dividenden uit te betalen’. Er wordt hier wel duidelijk de ‘capaciteit’ vermeld, aangezien winsten meestal niet via dividenden verdeeld worden in dergelijke bedrijven (Kissin & Zulli, 1988).

2. Bepalen van het bedrag dat moet gekapitaliseerd worden Een belangrijke stap hierbij is de opbrengsten te normaliseren, zodanig dat ze echte economische opbrengsten weerspiegelen. Zeker in KMO’s zijn vaak correcties nodig, bijvoorbeeld voor een te grote vergoeding voor de eigenaar.

3. Selecteren van de geschikte kapitalisatierente Deze kapitalisatierente is gelijk aan het verwachte rendement op de investering in het bedrijf. Er bestaan, grosso modo, twee methoden om deze te bepalen. -

Sommatiemethode: (Rf + risicopremie) Eerst wordt de risicoloze interestvoet11 genomen en dan wordt een deel toegevoegd voor elk risico dat niet in de opbrengstenstroom weerspiegeld zal worden. Dit kan gaan om een premium voor het grotere risico en de lagere liquiditeit van KMO’s.

-

Marktvergelijkingsmethode: Hierbij wordt de berekening gebaseerd op vergelijkbare ondernemingen om tot een ‘aanvaardbare’ rente in de markt te komen. Indien geen informatie over vergelijkbare niet-beursgenoteerde ondernemingen voorhanden is, zal moeten vergeleken worden met gelijkaardige beursgenoteerde ondernemingen. Het spreekt echter voor zich dat dit de kwaliteit niet ten goede komt. Dit is dan ook niet aan te raden, gezien de cruciale verschillen tussen beide soorten ondernemingen.

11

Algemeen wordt de rente op Lineaire Overheidsobligaties (“OLO’s”) op 10 jaar als risicovrije rente beschouwd.

1 4


Opmerking: bij beide methoden moet de rente nog iets verhoogd worden indien er moet geleend worden om de ondernemingsovername te financieren, om dit extra risico te weerspiegelen12.

4. Berekenen van de geschatte waarde: De laatste stap bestaat er dan in het geschatte bedrag aan opbrengsten te delen door de (geschatte) kapitalisatierente. Zo wordt de geschatte waarde van het bedrijf bekomen.

1.2.2. Discounted Cashflow

Concept: De onderliggende gedachte hier is dat de ‘Cashflow’ de ‘levensadem’ van de onderneming is. En het is aan de hand van deze kasstromen dat het potentieel van een onderneming (naar de toekomst toe) bepaald kan worden (Carland & White, 1980). Dit is zeker het geval bij een KMO, aangezien deze meestal gekocht wordt met de bedoeling om ‘cashvoordelen’ te genereren in de toekomst die groter zijn dan het op dit moment geïnvesteerde bedrag.

Opnieuw echter vormt het bepalen van een realistische kapitalisatierente een probleem. Hier gaan sowieso steeds subjectieve beslissingen aan ten grondslag liggen, wat leidt tot een wijd bereik van resultaten, wanneer uitgevoerd door verschillende beoordelaars. Aan de andere kant echter, maakt dit deze methode ook realistischer omdat hier net de persoonlijke inbreng van de potentiële koper noodzakelijk is. Deze kan andere opvattingen hebben dan andere (potentiële) kopers, of de verkoper zelf (Carland & White, 1980).

Voordelen: +

Dit wordt beschouwd als een heel handige methode om de waarde van een onderneming te berekenen, rekening houdend met mogelijk veranderende toekomstige opbrengstenstromen (kasstromen). Dit tengevolge van een bepaalde situatie die zich zal voordoen in de toekomst, die toch reeds op dit moment bekend is.

12

Dit zijn beide benaderende methoden, vandaar ook de zwakte van deze categorie waarderingsmethoden: de vele veronderstellingen en schattingen.

1 5


Of wanneer er meer dan gemiddelde groei verwacht wordt, kan dit ook ingecalculeerd worden (Carland & White, 1980). +

Het feit dat de persoonlijke opvattingen van de beoordelaar doorslaggevend zijn, kan beschouwd worden als een voordeel. Maar dit kan ook nadelig zijn aangezien het deze methode subjectief maakt.

+

Bij de oprichting van een bedrijf dient altijd een businessplan voorgelegd te worden aan de investeerders. Hierin wordt ook reeds een inschatting gemaakt van de toekomstige cashflows.

Nadelen: -

Toch is deze methode niet zo populair bij kleinere ondernemingen door het hoogst speculatieve karakter van de verwachtingen (Kissin & Zulli, 1988). Deze kasstromen kunnen onmogelijk exact voorspeld worden. Ook kunnen niet alle toekomstige situaties voorspeld worden. Ook belangrijk hierbij is dat deze toekomstige opbrengsten hoogst afhankelijk zijn van de zaakvoerder/eigenaar zelf. Bijgevolg kan terecht de vraag gesteld worden of die kasstromen gelijk zullen blijven na het wegvallen van deze persoon (cfr. infra: ‘Belang kwalitatieve factoren bij waardering’).

-

Niet alleen de onzekerheid over het bepalen van de toekomstige kasstromen kan hier voor problemen zorgen, maar ook opnieuw de onzekerheid omtrent het bepalen van de kapitalisatievoet maakt hiervan een uiterst subjectieve methode (MacLeod & Sloan, 2007).

Methode: “De waarde van een onderneming is gelijk aan de som van de toekomstige jaarlijkse cashflows, verdisconteerd aan een geschikte interestvoet” (Kissin & Zulli, 1988).

4 stappen: (volgens Carland & White, 1980)

1. Schatten van de verwachte kasstromen (in de toekomst): Eerst en vooral is het belangrijk te vermelden dat zowel met kasinstromen als met kasuitstromen rekening moet gehouden worden. Men kan zich hiervoor baseren op historische resultaten, tenzij er reden is om aan te nemen dat die in te toekomst zullen verschillen van deze in het verleden. In dat geval moeten ze natuurlijk aangepast worden. Een belangrijk element waarmee hierbij rekening dient gehouden te worden is het doormaken van de verschillende cycli bij vele

1 6


ondernemingen. Dit is al één reden waarom de huidige resultaten zouden kunnen verschillen van deze uit het verleden.

Bijvoorbeeld: Past CF = Net Income After Tax + Depreciations + Interest Expense – Loan Payments Growth rate

13

g = (CF2 – CF1)/ CF1

CF2 = CF1 (1+g) CF3 = CF1 (1+g)2 CF4 = ... (Carland & White, 1980)

2. Bepalen van een geschikte verdisconteringrente: Dit is opnieuw de vereiste return van de investeerder, in vergelijking met vergelijkbare investeringsmogelijkheid. Dit is natuurlijk afhankelijk van het risico van de investering, wat op zich opnieuw een zeer subjectief gegeven is. De twee methoden uiteengezet in de ‘Capitalized Earnings Method’ blijven ook hier toepasbaar. In Carland & White (1980) wordt ook nog een toelichting gegeven bij een andere vaak in de praktijk gebruikte - methode, namelijk ‘vuistregels’. Hierbij wordt deze investeringsopportuniteit vergeleken met een andere courant gebruikte investeringsmogelijkheid, zoals een gewoon spaarboekje. Kan dan bijvoorbeeld gesteld worden dat deze investering tweemaal zo risicovol is, dan wordt ook een tweemaal zo hoge verdisconteringrente verwacht.

3. Bepalen van een redelijke verwachte levensduur van de onderneming: Een belangrijke vraag hierbij is of er een eindige of een oneindige levensduur aangenomen wordt. Indien gekozen wordt voor het eerste geval, hoeveel jaar (‘n’) wordt dan verondersteld? Dit is belangrijk voor de verdere berekening.

13

Er wordt een constante groeivoet verondersteld hier. Dit omdat KMO’s quasi altijd opgericht worden met het ‘going concern-principe’ in het achterhoofd. Voor jonge ondernemingen, die nog maar weinig historische resultaten hebben om zich op te baseren, wordt als groeivoet meestal een sectorgemiddelde genomen.

1 7


4. Berekening volgens het ‘Discounted Cash Flow Model’: Opnieuw zoals in de ‘Capitalized Earnings Method’ worden nu de geschatte kasstromen gedeeld door de gepaste verdisconteringrente ‘R’. Maar dit wordt nu voor elk jaar apart uitgevoerd. Vervolgens wordt dit allemaal opgeteld. Eigenlijk wordt gewoon de huidige waarde ‘PV’ van de toekomstige kasstromen ‘CF’ berekend.

2

n

PV0 = CF1 / (1+R) + CF2 / (1+R) + ... + CFn / (1+R)

Een vereenvoudiging is mogelijk wanneer constante groei wordt verondersteld: PV0 = CF1 / ( R – g )

enkel als R > g Een combinatie van beide methoden is ook mogelijk: eerst een bovennormale groei, dan een constante groei. Dit lijkt ook het meest realistische scenario. (Carland & White, 1980)

1.2.3. Discounted Future Economic Income 14

Concept: Deze methode is identiek aan de ‘Discounted Cashflow Method’, maar behalve ‘kasstromen’ - zoals in de vorige methode - kunnen ook andere soorten jaarlijkse opbrengsten verdisconteerd worden naar het huidig moment (bijvoorbeeld ‘netto opbrengsten’ of ‘netto winst’). Zoals gezegd wordt opnieuw de huidige waarde van toekomstige economische opbrengsten bepaald. Er wordt hier verondersteld dat de economische opbrengsten ‘E’ elk jaar groeien, tot de markt waarin de onderneming actief is ‘matuur’ wordt (na ‘n’ jaar). De waarde van de onderneming wanneer deze groei gestabiliseerd is (‘Tn’) wordt ook geschat en wordt opgeteld bij de rest. Dit vormt dan ook het einde van de periode.

Voordelen:

14

+

Er wordt hier ook rekening gehouden met een groei in de opbrengsten.

+

Cfr. supra: ‘Discounted Cashflow Method’

Devaney, 2003

1 8


Nadelen: -

Cfr. supra: ‘Discounted Cashflow Method’

2

n

PV0 = E1 / (1+k) + E2 / (1+k) + ... + Tn / (1+k)

(Devaney, 2003)

1.2.4. Gross Income Multipliers 15

Concept: Bij deze methode wordt verondersteld dat “de marktwaarde van het bedrijf een veelvoud is van de opbrengsten die het bedrijf genereert” (Devaney, 2003). “Er wordt hier uitgegaan van het feit dat de ‘brutowinstmarge’ een van de belangrijkste cijfers is in kleinere ondernemingen. Dit omdat het deze basis is die het management gebruikt om netto winst te creëren. Dit is vooral zo in de groot- en detailhandel. Hier heeft de onderneming weinig inspraak in de prijszetting, aangezien de verkoopprijzen bepaald worden door de concurrentie en de aankoopprijzen door hun leveranciers. Hierdoor is de ‘brutowinstmarge’ ook een vrij constante maatstaf. Aangezien de variabele kosten gestuurd worden door het management, kunnen de nieuwe (potentiële) eigenaars zelf het niveau hiervan bepalen. En dus hebben ze een directe invloed op deze ‘brutowinstmarge’ in de toekomst.” (Carland & White, 1980)

Voordelen: +

Deze methode is gebaseerd op informatie die meestal gemakkelijk te verkrijgen is, namelijk verkopen en opbrengsten. Dit geeft dus een snelle en eenvoudige waardeschatting van het bedrijf, wat zeer handig is om een eerste idee te krijgen van de waarde (Devaney, 2003).

+

Gebruikt in combinatie met andere methoden komt zijn potentieel nog meer naar voren. Dit is iets wat in de praktijk ook vaak gebeurt (Devaney, 2003).

+

Via deze methode wordt vaak een realistischer beeld van de waarde van de onderneming

verkregen

omdat

de

verkoopsinkomsten

moeilijker

kunnen

gemanipuleerd worden door het management (Carland & White, 1980). Dit in

15

Leclair, 1990

1 9


tegenstelling tot

het manipuleren van winsten door het managen van kosten

allerhande, wat zich vaak voordoet. Dus deze methode geeft een objectieve schatting van de waarde van de onderneming weer, die niet gebaseerd is op subjectieve schattingen van een genormaliseerd inkomen (cfr. supra).

Nadelen: -

Er is echter weinig of geen consensus in de literatuur over het te gebruiken percentage (= de ‘multiplier’). Er zijn hier allerhande vuistregels die kunnen gebruikt worden. Een echte ‘regel’ is er echter (nog) niet (Sliwoski, 1999).

Methode: (Carland & White, 1980) Eerst worden de bruto-verkopen bepaald. Men baseert zich hierbij best op historische cijfers. Voor jonge ondernemingen - waar deze historische cijfers niet aanwezig zijn kan men zich ook baseren op projecties. Dit is echter niet aan te raden. Daarna wordt de brutowinstmarge bepaald. Ook hier is het verkieslijk zich te baseren op historisch data. Zijn deze niet voorhanden, dan kan ook geopteerd worden voor sectorgemiddelden.

16

Bijvoorbeeld : Brutoverkopen

$ 167,000

Brutowinstmarge

27%

Brutowinst

45000

Multiplier

2.7

Value

121,500

(Carland & White, 1980)

1.2.5. Capitalized Excess Earnings Method 17: (=’Treasury Method’)

Concept: Deze methode is eigenlijk een verfijning van de ‘Capitalization of Earnings Method’. Bij laatstgenoemde werd uitgegaan van homogene verwachtingen omtrent het risico. Met

16

Om het eenvoudiger te maken werden in dit voorbeeld de bedragen afgerond naar duizendtallen. Het principe blijft hetzelfde natuurlijk. 17 LeClair, 1990.

2 0


als gevolg dat er slechts één en dezelfde kapitalisatievoet gebruikt werd voor alle toekomstige opbrengsten. Hier, bij de ‘Capitalized Excess Earnings Method’, wordt uitgegaan van heterogene verwachtingen omtrent het risico. Meer bepaald worden de opbrengsten in twee risicoklassen opgedeeld, met ook twee verschillende kapitalisatievoeten als gevolg. Er wordt opgedeeld naar materiële activa enerzijds en immateriële activa anderzijds. Het is niet onrealistisch dat deze beide klassen een andere graad van risico vertonen. In deze zin is de methode dus een hybride vorm van ‘asset-based’ en ‘earnings-based’ (Mastracchio & Lippitt, 1996). Enerzijds wordt een opsplitsing gemaakt op basis van boekhoudkundige criteria (materieel – immaterieel), anderzijds wordt ook rekening gehouden met het potentieel om opbrengsten te creëren naar de toekomst toe.

Voordelen: +

Het maken van een opsplitsing tussen materiële en immateriële activa is een zeer goede zaak aangezien hier wel degelijk een verschil in risico bestaat. Bijgevolg komt het hanteren van twee verschillende kapitalisatievoeten voor deze klassen de getrouwheid van de waardebepaling alleen maar ten goede (cfr. infra: Literatuurstudie).

Nadelen: -

Het

is

al moeilijk om

één redelijke kapitalisatievoet

te

bepalen. Twee

kapitalisatievoeten berekenen maakt het er niet gemakkelijker op. “Je hoopt een correct antwoord te krijgen gebaseerd op twee slechte gokken...”, “Om twee aanvaardbaar accurate kapitalisatievoeten te vinden, zowel voor de materiële activa als voor de immateriële activa op een andere manier dan via puur gokwerk, is onmogelijk” (Internal Revenue Service, IRS Appellate Conferee Valuation Training Program 1978). Mastracchio & Lippitt (1996) hebben echter een techniek ontworpen die dit wel mogelijk maakt (cfr. infra: Literatuurstudie).

Methode: (LeClair, 1990) Deze methode kapitaliseert elke opbrengst boven een faire ‘rate of return’ op de materiële activa, tegen een geschikte kapitalisatierente. Dit gekapitaliseerd bedrag is dus de marktwaarde van de immateriële activa, wat vervolgens toegevoegd wordt aan de netto materiële activa om tot de totale waarde van de onderneming te komen.

2 1


1. Opbrengsten gerelateerd aan materiële activa (OMA): OMA = Netto Materiële Activa (NMA) * rA Waarbij:

NMA = Totale Activa – Immateriële Activa rA = normale ‘return’ op activa

2. Opbrengsten gerelateerd aan immateriële activa (OIA): OIA = Opbrengsten – OMA

3. Waarde van immateriële activa (WIA): WIA = OIA / ri Waarbij:

ri = kapitalisatievoet voor Immateriële Activa

18

4. Waarde van het bedrijf (W): W = NMA + WIA

Waarde

=

OMA + OIA rA ri

(LeClair, 1990)

1.2.6. Seller’s Discretionary Earnings 19

Concept: Deze methode is gecreëerd door de ‘International Business Brokers Association’ en is vooral geschikt voor kleine ondernemingen of eenmanszaken. De onderliggende gedachte hier is dat “men dergelijke zaken meestal niet koopt als ‘investering’ maar dat men als het ware een ‘inkomen koopt’ “ (Morris, 2007). De benaming van deze methode is gebaseerd op het feit dat ook alle kasstromen van en naar de eigenaar in beschouwing genomen worden. Bijgevolg worden zowel zijn salaris, andere voordelen die hij heeft of afschrijvingen die moeten gemaakt worden binnen het bedrijf, in rekening gebracht (Jones, 1999).

Daarom is het belangrijk de gerapporteerde opbrengsten eerst aan te passen op een aantal punten, zodanig dat de ‘echte economische opbrengsten’ kunnen beschouwd worden voor het bepalen van de waarde (Morris, 2007). Er moet bijvoorbeeld 18

Bij het bepalen van deze kapitalisatierente dient worden rekening gehouden met de ‘cost of capital’ en met de verwachte duurtijd en het waargenomen risico van de ‘excess earnings’. 19 Morris, 2007

2 2


gecorrigeerd worden voor buitensporige verloning aan de eigenaar. Deze aanpassingen zijn noodzakelijk voor de potentiële eigenaars om exact te kunnen bepalen hoeveel ‘inkomen’ ze zouden kunnen kopen, via het kopen van dit bedrijf.

Voordelen: +

Het is een methode die relatief eenvoudig te hanteren en te begrijpen is (Morris, 2007).

+

“Meer nog dan om het even welke andere methode, probeert deze methode echt de economische en ‘lifestyle’-kenmerken te meten, zoals deze gepercipieerd worden door personen die kopers of eigenaars zijn van dergelijke kleine ondernemingen” (Morris, 2007). Wat hiermee wordt bedoeld is dat deze personen geïnteresseerd zijn in het feit of ze met deze onderneming al dan niet een ‘redelijk inkomen’ kunnen verkrijgen om hun familie te ondersteunen bijvoorbeeld.

Nadelen: -

Wanneer hierbij vuistregels (als ‘multiplier’) gebruikt worden om de waarde te bepalen, kan deze waardebepaling onmogelijk accuraat zijn. Deze vuistregels kijken niet naar de achterliggende transactie en zijn vaak teveel gebaseerd op ‘mythes’ (Fishman, 1984).

Methode: De ‘Seller’s Discretionary Earnings’ worden berekend door: “The earnings of a business enterprise prior to income taxes, nonoperating income and expenses, non-recurring income and expenses, deprecation and amortization, interest expense or income, and owners’ total compensation” (Pratt, 1998).

Vervolgens wordt op dit bedrag een ‘multiplier’ toegepast. Zoals gezegd worden hiervoor vaak vuistregels gehanteerd, maar dit is zeker niet aan te raden. Vuistregels zijn eigenlijk variaties van een marktvergelijking (cfr. infra), maar houden geen rekening met de achtergrond van de transactie. Een betere oplossing, volgens Morris (2007), zou zijn een geschikte discountfactor te bepalen en de inverse hiervan (=de kapitalisatievoet) te vermenigvuldigen met de ‘Seller’s Discretionary Earnings’. Zo wordt een meer betrouwbare schatting bekomen van de waarde van de onderneming.

2 3


1.3.

MARKTVERGELIJKING

Redenering: De methode van marktvergelijking wordt vaak gebruikt bij kleine ondernemingen. Deze is gebaseerd op het ‘principe van substitutie’: “Een koper zal niet meer betalen dan datgene hij/zij zou moeten betalen om een ‘even gegeerd’ substituut aan te kopen” (MacLeod & Sloan, 2007).

Vaak worden hierbij ook ‘rules of thumb’ (vuistregels) gehanteerd. Deze zijn ontwikkeld door ‘Business Brokers’ op basis van hun ervaring met deze bedrijven. Na verloop van tijd beginnen zij patronen te zien in de relatie tussen verkoopprijs en de financiële kenmerken van die bedrijven in kwestie. Bijvoorbeeld: een tandartsenpraktijk wordt meestal verkocht tegen vijftig tot zestig procent van de bruto-inkomsten (Sliwoski, 1999) (cfr. supra: ‘Gross Income Multipliers’). Net zoals vermeld bij de methode ‘Gross Income Multipliers’, zijn deze vuistregels echter zeer onnauwkeurig. “Ze verschillen per geografische locatie, ze veranderen doorheen de tijd, ze negeren jaarlijkse verkopen en andere winstgevendheidtrends en verschillende vuistregels kunnen tot een zeer breed bereik aan waarde leiden, zelfs voor bedrijven binnen dezelfde sector” (Sliwoski, 1999).

In Sliwoski (1999) wordt dan ook een beter alternatief aangereikt ter vervanging van deze vuistregels binnen de categorie van de marktvergelijking. De laatste jaren zijn er namelijk heel wat databanken ontwikkeld die data bevatten over de aankoop en verkoop van KMO’s. In het empirisch onderzoek (cfr. infra) wordt ook gebruik gemaakt van een dergelijke databank, namelijk ‘Zephyr’.

Aan de hand van deze databanken en via de financiële informatie van deze bedrijven in kwestie, kan de concurrentiële positie van deze bedrijven binnen hun sector bepaald worden. Volgens Sliwoski (1999) zijn veelgebruikte ratio’s hierbij de ‘Price/Sales ratio’ en de ‘Price/Earnings ratio’. Deze worden in het kader hieronder verder uitgewerkt. Vooral deze eerste wordt als het meest relevant beschouwd omdat de verkopen minder gemanipuleerd kunnen worden in vergelijking met de ‘earnings’ (winst). Eenmaal deze concurrentiële positie bepaald is, kan een waarde toegekend worden aan het bedrijf, dit in vergelijking met zijn sectorgenoten (‘marktvergelijking’). (‘Marktwaarde’ als definitie van waarde).

2 4


Algemene tekortkomingen: Ten eerste is er toegang vereist tot deze informatiebronnen om de methode te kunnen toepassen. Dit is meestal slechts mogelijk na het betalen van hoge bedragen voor lidmaatschap. Ten tweede is er het probleem dat om die bedrijven te kunnen vergelijken ze eigenlijk aan veel sterkere eisen moeten voldoen dan enkel sectorgenoten te zijn. Zijn die bedrijven in kwestie niet identiek (wat in de realiteit hoogstwaarschijnlijk zo is), dan moet de waarde verder via een subjectief oordeel aangepast worden, rekening houdende met de kwalitatieve factoren die verschillen tussen de bedrijven (Cornwall et al., 2005, p.266269).

P/S ratio = Sales Price / Gross Sales P/E ratio = Sales Price / Earnings

Waarbij:

Earnings =

Net Income (after tax) + Income Tax Expense + Interest Expense + Owner’s Compensation Expense

(Sliwoski, 1999).

2. Literatuurstudie: Er is al wat inkt gevloeid in wetenschappelijke artikels over de waarderingsmethoden bij KMO’s. Hieronder wordt een korte bespreking van deze literatuur gegeven.

In Dukes et al. (1996) wordt een studie uitgevoerd om te onderzoeken in hoeverre de in de literatuur beschreven methoden ook effectief in de praktijk toegepast worden. Dit is een belangrijke eerste vraag. Een ondervraging wordt gehouden bij zowel een ‘academische groep’ als een ‘praktijkgerichte groep’. Belangrijke conclusies hieruit zijn enerzijds dat de beschreven methoden effectief frequent gebruikt worden in de praktijk. Anderzijds, eerder verrassend, tonen zij ook aan dat zelfs de methode ‘Bookvalue’ volgens velen een zeer nuttige methode zou zijn in de praktijk, ondanks zijn eenvoud. Uit hun onderzoek kan ook worden afgeleid dat door het feit dat er geen actieve markt bestaat om KMO’s te verhandelen, de geschatte waarde met een flink bedrag dient verlaagd te worden. Ook wordt nogmaals benadrukt dat de subjectieve inschatting van de persoon die de waardebepaling uitvoert een doorslaggevende rol speelt. Dus deze laatste zijn oordelingsvermogen en ervaring zijn heel belangrijke factoren in dit proces.

2 5


In Kissin & Zulli (1988) werd ook al gewezen op het belang van het analyseren van de kwalitatieve factoren die het bedrijf beïnvloeden. Meer bepaald die factoren “die de continue groei en winstgevendheid van het bedrijf kunnen aantasten of beïnvloeden”. Dit zou naar verluidt mogelijk zijn door “discussie met de belangrijkste mensen van het management en zeker en vast een grondige rondleiding door de operaties van het bedrijf”. Ook is het zo dat een waardebepaling steeds zal verschillen naar gelang het doel van de waardebepaling verschilt (i.e. de ‘premise of value’ die hieraan ten grondslag ligt) (Berkowitz & Blanco, 1992).

Omtrent de vraag of er bepaalde methoden zijn die superieur zijn aan anderen - en zo ja, dewelke - zijn volgende onderzoeken zeker het vermelden waard. Eerst en vooral hebben Pricer & Johnson (1997) baanbrekend werk geleverd op dit vlak. Dit was het eerste onderzoek dat de accuraatheid van deze veel beschreven methoden naging in de praktijk. De vraag werd geponeerd of er bepaalde methoden waren die beter waren dan andere in het voorspellen van de waarde van de onderneming. Deze voorspelde waarde werd hierbij vergeleken met de achteraf bedongen prijs voor de onderneming. Deze paper diende ook als basis voor het verder beschreven empirisch onderzoek (cfr. infra). Als voornaamste conclusies werd gesteld dat terwijl er niet echt één bepaalde methode dé beste was, er toch duidelijke verschillen zijn tussen de methoden onderling qua accuraatheid in het voorspellen. En zou het ook mogelijk zijn om op basis van één bepaalde methode toch een aanvaardbare voorspelling van de verkoopprijs van de onderneming te maken.

Ook in Devaney (2003) werd reeds aangetoond dat de methoden die de huidige waarde van toekomstige opbrengsten berekenen (de zogenaamde ‘earnings-based methods’) superieur zijn aan de andere methoden. Echter, er wordt wel gewaarschuwd dat “een superioriteit van het model niet kan compenseren voor inferieure data”. Hiermee wordt het feit bedoeld dat in dergelijke methoden veel subjectieve veronderstellingen gemaakt dienen te worden. Dus er is “een duidelijke trade-off tussen de strengheid van de methode en de betrouwbaarheid van de data”. Het onderzoek besluit door te stellen dat het belangrijk is “de limieten te erkennen aan de data, maar ook aan de gebruikte waarderingsmethoden”.

In LeClair (1990) worden deze ‘earnings-based’ methoden verder onderzocht. Meer bepaald worden twee toonaangevende methoden binnen deze categorie verder onderzocht, in een

2 6


directe vergelijking met elkaar. Het gaat hier om de ‘Capitalization of Earnings Method’ (verder afgekort als ‘CEM’) en de ‘Excess Earnings Method’ (‘EEM’).20 In tegenstelling tot het onderzoek van Pricer & Johnson, worden hier deze waarderingsmethoden toegepast op een steekproef van beursgenoteerde bedrijven en vervolgens vergeleken met de waarden gegenereerd door de markt. Het resultaat beschouwend, kan besloten worden dat de ‘CEM’ beter waarde voorspelt in vergelijking met de ‘EEM’. Mastracchio & Lippitt (1996) voerden enkele jaren later een gelijkaardig onderzoek uit. Dit ging opnieuw om een empirische vergelijking tussen deze twee waarderingsmethoden, maar kwamen tot een andere conclusie. Deze keer werd gevonden dat de ‘EEM’ superieur was aan de ‘CEM’. Hier werden twee verklaringen voor gegeven. Ondanks dat de ‘EEM’ vaak gebruikt wordt in de praktijk was er toch heel wat kritiek te lezen in de literatuur hierop. Zoals reeds vermeld bij de bespreking van deze methode (cfr. supra: 1.2.5.), is deze kritiek vooral gebaseerd op het feit dat twee verschillende (en betrouwbare) kapitalisatievoeten zeer moeilijk te bepalen zijn. Eén kapitalisatievoet bepalen is al een moeilijke opdracht, laat staan twee (realistische). Volgens de ‘Internal Revenue Service’ was dit niet mogelijk via een methode ‘anders dan door te gokken’. In Mastracchio & Lippitt (1996) werd dus besloten zelf een techniek te ontwikkelen om via beursgenoteerde bedrijven een (of twee) kapitalisatievoet(en) te berekenen. Dit is dus een eerste verbetering in vergelijking met het onderzoek van LeClair (1990), waar geen marktgerelateerde kapitalisatievoet bestond en waar het ‘gokken’ naar deze ratio’s een zeer subjectieve opdracht was. Hier wordt dit grotendeels opgeheven door de markt te laten beslissen. Ten tweede werd ook een ‘groottelimiet’ opgelegd aan de beursgenoteerde bedrijven uit de steekproef, met de bedoeling deze beter vergelijkbaar te maken met de KMO’s. Op deze manier konden uit hun onderzoek betere praktische conclusies worden afgeleid, doordat de steekproef representatiever was voor de populatie die onderzocht diende te worden (zijnde KMO’s). Dus - zoals reeds vermeld - werd dankzij deze twee aangebrachte verbeteringen ten opzichte van het onderzoek van LeClair (1990) geconcludeerd dat de ‘EEM’ betere resultaten opleverde dan de ‘CEM’ “in alle sectoren en voor alle toegepaste testen”.

20

Opmerking: in LeClair (1990) wordt een andere benaming gebruikt voor deze laatste methode en noemt deze in dit onderzoek de ‘Adjusted Book Value’, welke niet gelijk is aan de ‘Adjusted Book Value’ hier besproken onder deze benaming in punt 1.1.2.

2 7


Samenvattend zou kunnen gesteld worden dat de voorkeur in de literatuur meestal uitgaat naar de ‘earnings-based’ categorie van waarderingsmethoden. Worden de meest recente onderzoeken beschouwd, dan zou hierbinnen de ‘Excess Earnings Method’ de meeste voorkeur wegdragen.

Echter, wat in elke paper zeer sterk benadrukt wordt, is dat er niet één bepaalde methode dé beste methode is21. Elke auteur vestigt expliciet de aandacht op het feit dat het noodzakelijk is verschillende methoden toe te passen om tot een uiteindelijke waardebepaling van een KMO te komen. Dit omdat het afhankelijk is van de aard van de onderneming en de beschikbare informatie welke methode het best zal scoren (Kissin & Zulli 1988). De beste manier om de waarde te bepalen is dus een combinatie van alle voorgaande methoden toepassen.

Wat ook uit vele papers blijkt is dat een waardebepaling – hoe wetenschappelijk benaderd ook – toch steeds zeer subjectief blijft. Een waardebepaling is en blijft een meningsvorming over het bedrijf in kwestie en kan dus onmogelijk als exacte wetenschap beschouwd worden! De titel van een artikel geschreven door MacLeod & Sloan (2007) illustreert dit al te mooi: “Valuing SMEs – is it an art or a science?”. Ook hier komen ze tot de conclusie dat “de ‘wetenschap’ slechts ligt in het verstaan van de verschillende formules en methoden, maar dat de ‘kunst’ ligt in het subjectieve oordeel en de ervaring die noodzakelijk zijn om tot een degelijke conclusie te komen en om ervoor te zorgen dat een effectieve verkoop waarschijnlijk is”. “De enige echte test is en blijft dan ook de markt. De enige manier om een mening over de waarde te testen is om een verkoop te organiseren aan het ‘arm’s-length principe’22 van het actief

dat

geschat

werd”

(MacLeod

&

Sloan,

2007).

21

Om correct te zijn, is er slechts één paper waar wel beweerd wordt dat via één methode er toch een betrouwbare waardebepaling kan plaatsvinden, namelijk in Pricer & Johnson (1997). In alle andere papers wordt dit sterk verworpen. 22 Hiermee wordt bedoeld een transactie tussen twee onafhankelijke partijen, die op gelijke voet staan (dus niet met een dochteronderneming bijvoorbeeld).

2 8

Theorie: Problematiek waardering KMO’s

HOOFDSTUK III: Specifieke problematiek waardering KMO’s Sowieso is er inherent een grote mate van subjectiviteit verbonden aan het waarderen van een onderneming. Een waardebepaling is het vormen van een mening over de onderneming in kwestie (MacLeod & Sloan, 2007). Bijgevolg kan zelfs voor grote (beursgenoteerde) ondernemingen geen absolute precisie verwacht worden. Elke waardering zal anders zijn, ook sterk afhankelijk van het doel van de waardering (Berkowitz & Blanco, 1992).

Dit element van subjectiviteit is nog in sterkere mate aanwezig voor Kleine en Middelgrote Ondernemingen, dit om de volgende redenen.

1. Kenmerken KMO’s: Er lijkt heel wat onenigheid te bestaan omtrent de definitie van een KMO. Een sluitende Belgische definitie is dan ook niet voorhanden. Het Belgisch boekhoudrecht definieert een KMO als volgt (Ooghe & Van Wymeersch, 2006, p 17).

Dit zijn de ‘kleine vennootschappen’, met als gevolg dat ze niet verplicht zijn een volledig jaarrekeningschema op te stellen. Volgende criteria bepalen deze groep.

Ofwel

mag het jaargemiddelde van het personeelsbestand niet meer dan 100 werknemers bedragen (ongeacht jaaromzet of balanstotaal).

Ofwel

mag niet meer dan één van de volgende criteria overschreden worden: - jaargemiddelde van het personeelsbestand: 50 werknemers; - jaaromzet (exclusief BTW): 7 300 000 euro; - balanstotaal: 3 650 000 euro.

Een sluitende Europese definitie van een KMO is wel beschikbaar. Deze is tevens minder streng dan de Belgische. Hier gaat het om de bedrijven met maximaal 250 werknemers en een omzet van maximaal 50 miljoen euro (of een balanstotaal van maximum 43 miljoen euro) (Europese Commissie, 2003).

Het zijn echter niet deze zaken die problemen veroorzaken bij de waardering. Maar het zijn de intrinsieke kenmerken van dergelijke ondernemingen die voor moeilijkheden kunnen zorgen.

2 9


Ten eerste is de meerderheid van de KMO’s niet beursgenoteerd. Hierdoor is er geen proces van vraag en aanbod om tot een aandeelprijs te komen. Want vaak wordt de prijs van het aandeel gebruikt als een eenvoudige methode van waardebepaling. Door dit gebrek aan een markt voor KMO’s kan het ‘Capital Asset Pricing Model’ ook niet toegepast worden om bijvoorbeeld de discontovoet te bepalen. Met als gevolg dat deze zaken zullen moeten geschat worden, wat op zijn beurt leidt tot een verlies van accuraatheid. In het algemeen leidt dit gebrek aan publiek beschikbare informatie bijgevolg tot het feit dat de normale waarderingstechnieken niet kunnen toegepast worden en men zich noodgedwongen zal moeten baseren op louter boekhoudkundige informatie (Dukes et al., 1996). Wel dient dit argument genuanceerd te worden, aangezien sinds 2004 wél markten voor KMO’s bestaan in Brussel, namelijk de Vrije Markt en de Alternext. Hier zijn heel wat minder strenge verplichtingen van kracht en dit maakt het financieren van de groei van KMO nu wel mogelijk, ook via het bredere publiek. Toch is de overgrote meerderheid van KMO’s niet op deze markten genoteerd. Op dit moment (23/02/2009), zijn er slechts 32 bedrijven genoteerd op de Vrije Markt in Brussel en 137 op de Alternext (Brussel en Parijs). Ten tweede is het zo dat KMO’s23 niet verplicht zijn een commissaris ter controle van de jaarrekening aan te stellen, met als gevolg dat veel van deze jaarrekeningen niet geaudit zullen worden. Mede door het feit dat men zich louter op deze boekhoudkundige informatie zal moeten beroepen voor de waardebepaling, is dit een tweede indicatie van de lage nauwkeurigheid van de waardebepaling van een KMO. Toch dient hierbij vermeld te worden dat altijd vrijwillig om een dergelijke audit kan gevraagd worden, vóór de waardebepaling plaatsvindt. Dit wordt een ‘due diligence’ genoemd. Hierbij wordt enkel gecontroleerd of de verstrekte financiële informatie correct is en wordt geen expliciet waarde-oordeel uitgesproken. Dit is dus alleen om bovenvermelde onzekerheid omtrent de weergave van de cijfers weg te werken. Ten derde is er aan een KMO ook een hoger algemeen risico verbonden dan aan een grotere onderneming. Een KMO is meestal sterker onderhevig aan economische conjunctuur en kan over het algemeen moeilijker standhouden in economisch barre tijden. Het schatten van de toekomstige opbrengsten of toekomstige kasstromen is bijgevolg veel meer onzeker en risicovoller. Ten vierde maken de immateriële activa vaak een belangrijk onderdeel uit van de balans van een KMO (MacLeod & Sloan, 2007). Een belangrijk voorbeeld hiervan is goodwill. Er is geen echte consensus hoe deze goodwill te berekenen en het gebeurt in de praktijk vaak via 23

Volgens de Belgische definitie, cfr supra. De aanstelling van een commissaris is enkel verplicht voor de ‘grote ondernemingen’.

3 0


allerhande vuistregels24. Ook dit komt natuurlijk de precisie van de waardebepaling van de onderneming niet ten goede25. Wel kan bij de bovenvermelde ‘due diligence’ nagegaan worden of het opgenomen bedrag aan goodwill realistisch is of niet, in vergelijking met het bestaande klantenbestand bijvoorbeeld. Maar een expliciete waardebepaling van de goodwill behoort opnieuw niet tot de taken van de auditor hierbij. Ook dient een jaarlijkse ‘impairment test’ van deze goodwill plaats te vinden onder de IFRS-boekhoudnormen. Ook dit probeert de onderzekerheid omtrent dit immaterieel actief te reduceren.

2. Belang kwalitatieve factoren bij waardering: Ook is het van belang niet alleen met al deze kwantitatieve factoren rekening te houden, maar ook met de kwalitatieve factoren rond de onderneming. Het zijn net deze zaken die een waardebepaling zo subjectief maken. Het is namelijk de bedoeling de kracht van de onderneming om in de toekomst opbrengsten te genereren in te schatten. En bijgevolg moeten ook “die factoren in overweging genomen worden die de continue groei en winstgevendheid van het bedrijf kunnen aantasten of beïnvloeden” (Kissin & Zulli, 1988). Volgens deze laatste auteurs is het voor het bekomen van desbetreffende informatie cruciaal voldoende overleg te plegen met het management van de organisatie. Een aantal voorbeelden die hierbij worden aangehaald zijn “de markt waarin het bedrijf actief is en zijn positie hierin, het management en de werknemers van het bedrijf, de staat van de terreinen & gebouwen, overheidsreguleringen die het bedrijf aanbelangen, etc.” (Kissin & Zulli, 1988).

Maar er is nog een belangrijke kwalitatieve factor die te vaak over het hoofd gezien wordt bij de waardebepaling van een KMO. In de meeste Kleine en Middelgrote Ondernemingen - en vooral in familiale ondernemingen is de binding met één welbepaald persoon zeer groot, namelijk met de stichter/zaakvoerder (Feltham et al, 2005). Dit is de persoon die de onderneming eigenhandig opgericht heeft en nu het overgrote deel van de dagdagelijkse leiding op zich neemt. De onderneming is in zodanig grote mate afhankelijk van deze ene persoon, dat het moeilijk nog zou kunnen overleven als deze persoon er niet meer zou zijn (Curatola, 2000). Aangezien een waardebepaling vaak plaatsvindt omdat het bedrijf overgelaten wordt - hetzij aan de volgende generatie (familiebedrijf), hetzij aan een externe partij - kan dit toch een significante 24 25

De tabel van ‘mesotten’ wordt vaak gehanteerd in de praktijk. MacLeod & Sloan, 2007: “[...] the value of these [intangible assets] can only be ‘guesstimated’”

3 1


factor zijn in het waarderingsproces. Want de kans is groot dat de waarde van de onderneming - zoals die op dit moment bepaald is - drastisch zakt nadat de onderneming uit handen van deze “patriarch” gegeven wordt. Juist omdat deze persoon “het belangrijkste actief is van de familieonderneming” (Curatola, 2000). Dus kan terecht de vraag gesteld worden of hiermee in het verleden wel genoeg rekening gehouden werd bij de waardebepaling. Het al dan niet wegvallen van deze cruciale persoon kan immers een sterke impact hebben op de continuïteit van de onderneming nà de overname.

Voorgaand onderzoek hieromtrent heeft toch al enkele belangrijke zaken aan het licht gebracht.

Eerst en vooral is er geen gebrek aan bewijs dat KMO’s - en familiale KMO’s in het bijzonder vaak afhankelijk zijn van één bepaalde persoon. Hierna volgt een kort overzicht.

In Feltham et al. (2005) wordt dit fenomeen onderzocht. Het vermoeden van afhankelijkheid van één bepaald persoon wordt bevestigd en er wordt zelfs geopperd dat in veel gevallen de familiale onderneming in “gevaarlijke mate” afhankelijk is van deze ene persoon. Want in dit onderzoek heeft 62% van de ondervraagde bedrijven noch een opvolger aangesteld, noch een proces tot opvolging reeds in gang gezet. Uit het onderzoek kan ook geconcludeerd worden dat de afhankelijkheid van het bedrijf tegenover de eigenaar pas daalt naarmate de eigenaar ouder wordt en dus ook het bedrijf ouder en groter wordt. “Enkel tijd kan dus deze vorm van afhankelijkheid reduceren“ (Feltham et al, 2005).

Verder wordt beweerd dat de stichter/CEO niet enkel cruciaal is voor het leiderschap binnen de organisatie, maar ook voor het netwerk van relaties dat deze persoon opbouwt (Bamford et al., 2006). Deze persoonlijke relaties zijn net van levensbelang binnen een (familiale) KMO.

In voorgaand onderzoek vond men ook reeds dat “het belangrijkste actief van een familieonderneming de eigenaar/manager zelf is. En net door deze zijn dood of incapabiliteit de waarde van het bedrijf met hem mee begraven kan worden!” (Curatola, 2000).

3 2


De relatie werd zelfs rechtstreeks bevestigd door Theune (2000): “De waarde van die ondernemingen die een successie plannen, stijgt indien de afhankelijkheid van de onderneming tegenover de eigenaar kleiner is.”

In Stavrou et al. (2005) werden ook enkele hoogst interessante zaken aan het licht gebracht omtrent overdracht binnen familieondernemingen. Er werd onderzocht of er een verband bestond tussen enerzijds persoonlijke vormen van leiderschap en de geldende cultuur binnen de familie, het bedrijf en binnen de raad van bestuur en het succes van de opvolging anderzijds. Als voornaamste conclusies kan gesteld worden dat die familieondernemingen waarin “collaboratieve familieculturen26” en “participatieve bedrijfsculturen27” gelden, meer succesvolle opvolgingen meemaken. Dus kan hier geconcludeerd worden, doortrekkend naar het onderwerp van deze masterproef, dat hoe minder het bedrijf afhankelijk is van één bepaald persoon (en dus hoe meer het zich baseert op de meningen van andere personen binnen de organisatie, zij het familieleden of werknemers), hoe succesvoller de opvolging binnen het bedrijf zal zijn. (Stavrou et al. 2005).

In Schulze & Dino (1996), wordt een onderzoek gevoerd binnen familiebedrijven. Hieruit blijkt dat “de dualiteit van de stichter/manager zeer hoog is.” Hiermee wordt de mate bedoeld, waarin deze persoon verantwoordelijk is voor het beoordelen van zijn eigen prestaties (en enkel hij). Dit is natuurlijk ook een groot nadeel, aangezien dit de impact van deze ene persoon op de organisatie sterk vergroot. “Zo wordt het ook moeilijker voor erfgenamen en andere eigenaars om overzicht te krijgen op de onderneming” (Rechner & Dalton, 1991). Dus heel belangrijk hierbij is de mate waarin deze laatste personen controle kunnen uitoefenen over de stichter/zaakvoerder en vooral in welke mate ze kunnen participeren in het besluitvormingsproces in de onderneming. “In die ondernemingen waar de volgende generatie reeds een stem heeft in de besluitvorming, zullen minder organisatorische problemen rijzen om de onderneming later te leiden” (Miller & Freisen, l980). Als deze bevindingen nu doorgetrokken worden naar het thema van deze masterproef, namelijk naar de overdracht van KMO’s, kan gesteld worden dat de impact van de 26

i.e. waar samenwerking tussen leden van de familie belangrijk wordt geacht voor het komen tot beslissingen. 27 i.e. waar de leider de werknemers aanspoort ook hun zegje te doen binnen het bedrijf, dus waar vertrouwen hoog in het vaandel gedragen wordt.

3 3


stichter/zaakvoerder zodanig groot is, dat een overdracht wel eens heel moeilijk zou kunnen zijn in de praktijk. Indien het voor een volgende generatie in een familieonderneming al moeilijk is om de organisatie op dit moment echt te leren kennen, hoe moeilijk moet het dan niet zijn voor de potentiële koper om de onderneming te leren kennen? De kennis over het bedrijf bevindt zich enkele in hoofde van de stichter/zaakvoerder. Als deze persoon wegvalt, kan het bedrijf dan nog overleven?

Ander onderzoek bracht echter positieve resultaten aan het licht bij het nader bestuderen van de relatie tussen opvolging en prestaties van de onderneming na de opvolging.

De overdracht van een KMO buiten de familie om zou een positief effect hebben op de productiviteit van het bedrijf en vooral op de innovativiteit in de eerste jaren na de overdracht (Teeffelen et al., 2005). Overgedragen bedrijven zouden ook een hogere overlevingskans hebben (96%) (Europese Commissie, 2000), in vergelijking met gewone start-ups (50% overlevingskans) (Krommers & van Engelenburg, 2003). Wel moet opgemerkt worden dat dit in strijd is met de resultaten gevonden in Koselka, et al. (1989), waarbij beweerd werd dat 2/3 van de familieondernemingen faalt bij de overdracht van de eerste naar de tweede generatie 28. Tussen deze twee soorten overdrachten - buiten en binnen de familie om - blijkt ook een duidelijk verschil in de studie van Teeffelen et al. (2005). Hierbij wordt gevonden dat wanneer de onderneming overgedragen wordt binnen de familie, dit geen of zelfs eerder een negatief effect heeft op de verkopen en de productiviteit. Dit lijkt vooral te wijten aan het feit dat niet de groei hier het belangrijkste doel is, maar wel de continuïteit van het bedrijf.

De uitgebreide literatuur hieromtrent toont aan dat dit toch een belangrijke factor is. Een factor die niet meer kan genegeerd worden indien men een accurate waarde wil voorspellen voor KMO’s. Het lijkt dus interessant dat deze relatie tussen persoongebondenheid en waardering van een KMO in de toekomst verder onderzocht wordt.

28

Merk op dat dit enkel om familieondernemingen gaat hier.

3 4

Empirisch onderzoek: Inleiding

DEEL 2: Empirisch onderzoek 1. Inleiding: In de literatuur omtrent de waardering van Kleine en Middelgrote Ondernemingen kunnen heel wat besprekingen van de meest gebruikte methoden gevonden worden. Er is echter nog maar weinig onderzoek gebeurd naar de accuraatheid van deze veel gebruikte methoden. Daarom wordt dit hier verder onderzocht.

De doelstelling is te onderzoeken in welke mate de voorspelde waarde van de ondernemingen in de steekproef overeenkomt met de achteraf bedongen waarde voor de transactie. Eerst en vooral wordt een steekproef geselecteerd op basis van een bepaald criterium. Dit wordt gedaan aan de hand van de database ‘Zephyr’ van ‘Bureau van Dijk Electronic Publishing’ (BvDEP). Deze database bevat informatie over wereldwijde deals binnen het kader van Mergers & Acquisitions. Hierbij gaat de interesse vooral uit naar de ‘deal values’ van de transacties, i.e. de prijs die effectief voor de onderneming betaald geweest is in het verleden.

De informatie omtrent deze Mergers & Acquisitions beschikbaar in de database Zephyr is uit verschillende bronnen afkomstig. Deze bronnen zijn o.a. verscheidene nieuwsbronnen, perspublicaties, websites van bedrijven, SEC-filings, sites van overheidsinstellingen, jaarrekeningen, enzovoort. Via deze bronnen zoekt het team van BvDEP in Groot-Brittannië dagelijks informatie op over fusies en overnames en de bijhorende ‘deal values’. De verplichting tot het bekend maken van de ‘deal value’ is afhankelijk van de rechtsvorm van het bedrijf. Enkel wanneer een beursgenoteerde onderneming een beursgenoteerde onderneming overneemt is er een wettelijke verplichting om de ‘deal value’ vrij te geven. Wanneer een beursgenoteerd bedrijf een privé bedrijf overneemt, is de verplichting om de ‘deal value’ bekend te maken afhankelijk van de omvang van de deal en de beurs waarop het bedrijf genoteerd is. Wanneer een privé bedrijf een ander privé bedrijf overneemt, is er geen enkele wettelijke verplichting tot het bekend maken van de ‘deal value’. Deze bedrijven kunnen echter in bepaalde gevallen wel vrijwillig de ‘deal value’ vrijgeven. De bedrijven kunnen de ‘deal value’ zelf bekend maken, maar deze kan eveneens af te leiden zijn uit bepaalde transacties in de jaarrekeningen of uit andere bronnen. Wanneer er geen ‘deal value’ beschikbaar is in Zephyr, is dit te wijten aan het feit dat er informatie

3 5

Empirisch onderzoek: Inleiding

teruggevonden is omtrent de fusie of de overname, maar niet omtrent de ‘deal value’, zo luidt het bij BvDEP. Zephyr bevat op dit moment informatie over meer dan 570 600 deals.

Eenmaal de elementen van de steekproef met de bijhorende ‘deal values’ bekend zijn, wordt de financiële informatie van de bedrijven in kwestie opgezocht. Dit wordt gerealiseerd via de database ‘Bel-first’, ook van het bedrijf ‘Bureau van Dijk Electronic Publishing’ (BvDEP). Deze database bevat gedetailleerde financiële informatie over quasi alle Belgische - en heel wat Luxemburgse - ondernemingen. Vooral de financiële informatie van het jaar vóór de overdracht van het bedrijf in kwestie is hier belangrijk voor het onderzoek. Op basis van deze informatie worden enkele waarderingsmethoden toegepast om op die manier tot een schatting van de waarde van de onderneming te komen. Deze schatting wordt dan vervolgens vergeleken met de effectief betaalde prijs een jaar later, de zogenaamde ‘deal value’ uit de Zephyr-database.

Dit onderzoekt doelt er dus op na te gaan hoe goed deze – in de literatuur vaak besproken – waarderingsmethoden erin slagen een realistische waarde voor een Kleine en Middelgrote Onderneming te voorspellen. Zo kan ook worden nagegaan of er bepaalde methoden zijn die beter slagen in het voorspellen van een correcte waarde dan andere. Ook zal worden nagegaan of er een ‘sectoreffect’ is. Met andere woorden of de sector waarin het bedrijf actief is, een invloed heeft op de accuraatheid van de een of de andere methode.

De drie onderzoeksvragen luiden dus als volgt: Slagen de vaak besproken waarderingsmethoden erin een realistische waarde aan het bedrijf toe te kennen in de praktijk? Is hierbij een bepaalde methode superieur aan een andere ? Is er een significante invloed van de sector waarin het bedrijf actief is ?

Dit onderzoek wordt gevoerd naar analogie met de paper van Pricer & Johnson (1997), uit het ‘Journal of Small Business Management’ 29.

29

Zie bijlage 1 voor een samenvatting van dit onderzoek.

3 6

Empirisch onderzoek: Steekproef

2. Steekproef: Figuur 2: Initiële steekproefomvang (Bron: Eigen opzoeking via Zephyr)

De steekproef bestaat uit Belgische bedrijven, overgenomen in de periode van 1/01/1996 tot en met 31/12/2008. Zoals geïllustreerd in figuur 2, waren er 2.535 acquisities van Belgische bedrijven binnen deze periode. Aangezien de ‘deal value’ echter cruciaal is voor het onderzoek, konden alleen die transacties genomen worden met een gekende ‘deal value’. Want in vele gevallen was deze niet opgenomen in de database. Zo werd de steekproef gereduceerd met ongeveer drie kwart, tot 583 ondernemingen. Omdat het onderzoek handelt over KMO’s dienden hier ook nog bijkomende restricties opgelegd te worden. Eerst en vooral kwamen alleen ‘unquoted targets’ in aanmerking. Dit zorgt ervoor dat alleen die overgenomen bedrijven geselecteerd worden die nietbeursgenoteerd zijn. Zo worden de allergrootste ondernemingen hier al uitgehaald. Dit is niet helemaal correct aangezien er ook beursgenoteerde KMO’s bestaan. Toch is deze groep relatief klein. Aangezien er slechts een goeie 16% van deze ondernemingen in de steekproef beursgenoteerd is, heeft deze stap niet zo’n grote invloed op de steekproefomvang. Tenslotte werd als laatste restrictie een maximum aantal werknemers van 100 genomen. Dit werd gedaan in lijn met het criterium van een KMO volgens het Belgisch boekhoudrecht, aangezien het hier alleen gaat om Belgische ondernemingen.30 Ook hier is er een kleine vertekening aangezien er nog bijkomende criteria zijn in deze definitie, maar deze wordt verwacht niet betekenisvol te zijn. Voor redenen van de grootte van de steekproef werd dan ook voor deze ene restrictie gekozen. Dit leidt tot een uiteindelijke steekproefgrootte van 117 ondernemingen. Na uitzuivering van de data echter, bleven er 65 bruikbare transacties over31. Bedrijven die niet voor de volle 100% overgenomen werden waren namelijk niet bruikbaar voor het onderzoek. Dit omdat de schattingen van waarde zullen gemaakt worden op het 30

Voor de exacte criteria: zie punt 1. Om correct te zijn, gaat dit eigenlijk om 64 unieke bedrijven. Maar één bepaald bedrijf is in 2000 verkocht én nogmaals in 2006 opnieuw verkocht. Dit gaat dus om twee aparte transacties. 31

3 7

Empirisch onderzoek: Steekproef

bedrijf als geheel en niet op bijvoorbeeld 75% ervan. Dit extrapoleren naar de volle 100% zou afbreuk doen aan de betrouwbaarheid van de cijfers. Ook die bedrijven die deel uitmaakten van een hele groep bedrijven - waaronder ook buitenlandse - die samen overgenomen werden, waren niet bruikbaar. Dit omdat er geen prijs aangegeven werd voor elke bedrijf afzonderlijk, maar enkel voor de groep van ondernemingen. En de financiële informatie van die buitenlandse bedrijven kon niet worden teruggevonden in de gebruikte database. Van nog een aantal andere bedrijven was er onvoldoende financiële informatie voorhanden om de schattingen uit te voeren. Deze werden dan ook uit de steekproef weggelaten. Toch is dit aan zeer aannemelijke steekproefgrootte, aangezien in het onderzoek van Pricer & Johnson gewerkt werd met een steekproef van slechts 47 bruikbare ondernemingen voor een gelijkaardig onderzoek. In figuur 3 wordt aan de hand van een flowchart uitgebeeld hoe de steekproeftrekking tot stand kwam.

Figuur 3: Flowchart steekproeftrekking (Bron: Eigen werk)

3 8

Empirisch onderzoek: Methodologie

3. Methodologie: 3.1. Gehanteerde waarderingsmethoden: Voor elk van de 65 transacties worden 16 methoden toegepast om de waarde van het bedrijf te schatten. Dit wordt gedaan op basis van de financiële informatie van het bedrijf, het jaar vóór de overdracht. De gehanteerde methoden zijn analoog aan deze besproken hierboven in het theoretisch gedeelte. De 16 methoden worden in tabel 1 kort besproken. Aangezien het in de literatuur overal sterk benadrukt wordt een combinatie van alle methodes te gebruiken om tot een realistische waardebepaling te komen, wordt als laatste methode het gemiddelde van de beste varianten van elke methode genomen.

Tabel 1: Beschrijving gehanteerde waarderingsmethoden (Bron: Eigen werk)

1. Bookvalue (BOOKVALUE): Eigen Vermogen 2. Gross Income Multiplier #1 (OMZET40): 40% x Omzet32 3. Gross Income Multiplier #2 (OMZET75): 75% x Omzet 4. Gross Income Multiplier #3 (EBIT5): 5 x Earnings Before Interest and Taxes 5. Gross Income Multiplier #4 (EBIT10): 10 x Earnings Before Interest and Taxes 6. Capitalization of Earnings Method #1 (LCEM): (toekomstig) courant resultaat x 5, verdisconteerd aan lage percentage 7. Capitalization of Earnings Method #2 (HCEM): (toekomstig) courant resultaat x 5, verdisconteerd aan hoge percentage 8. Discounted Future Cashflow #1 (LDCF5): (toekomstige) cashflows x 5, verdisconteerd aan lage percentage 9. Discounted Future Cashflow #2 (LDCF10): (toekomstige) cashflows x 10, verdisconteerd aan lage percentage 10. Discounted Future Cashflow #3 (HDCF5): (toekomstige) cashflows x 5, verdisconteerd aan hoge percentage 11. Discounted Future Cashflow #4 (HDCF10): 32

Daar waar het cijfer ‘omzet’ niet beschikbaar was, werden de ‘bedrijfsopbrengsten’ als een proxy genomen, aangezien dit getal grotendeels gelijklopend is.

3 9


(toekomstige) cashflows x 10, verdisconteerd aan hoge percentage 12. Discounted Future Economic Income #1 (LDFEI5): (toekomstige) winst x 5, verdisconteerd aan lage percentage 13. Discounted Future Economic Income #2 (LDFEI10): (toekomstige) winst x 10, verdisconteerd aan lage percentage 14. Discounted Future Economic Income #3 (HDFEI5): (toekomstige) winst x 5, verdisconteerd aan hoge percentage 15. Discounted Future Economic Income #4 (HDFEI10): (toekomstige) winst x 10, verdisconteerd aan hoge percentage 16. Combinatie = gemiddelde van beste variant van alle methoden (bookvalue+omzet40+EBIT5+HCEM+HDCF5+HDFEI5) / 6

3.2. Sectoren: Vervolgens worden de 65 ondernemingen onderverdeeld in verschillende sectoren, om zo ook na te gaan of de waarderingsmethoden onderhevig zijn aan een zogenaamd ‘sectoreffect’. Een onderscheid wordt gemaakt naar 4 sectoren: ‘Manufacturing’, ‘Retail/Wholesale’, ‘Service’ en ‘IT/Telecommunication/TV’. Deze sectoren zijn analoog aan deze van Pricer & Johnson (1997). Er wordt echter nog een extra sector toegevoegd aan het onderzoek. Een extra sector ‘IT/Telecommunication/TV’ wordt gecreëerd, omdat deze groep een groot aantal ondernemingen betreft in dit onderzoek. Ook worden ‘Retail’ en ‘Wholesale’ samen genomen omdat ze op zich te kleine groepen zouden zijn. Dit zou niet tot een vertekening mogen leiden aangezien het beide gaat om dezelfde soort activiteiten, zij het op een ander niveau. Tabel 2 geeft de steekproefomvang per sector weer. Tabel 2: Sectorindeling (Bron: Eigen werk) Sectornaam

Aantal bedrijven

Manufacturing

25

Retail/Wholesale

7

Service

15

IT/Telecommunication/TV

18

TOTAAL

65

4 0


3.3. Discount Factor: Voorgaande sectorindeling is ook van belang voor de schattingen van waarde volgens de in tabel 1 vermelde methoden. Voor de verdiscontering wordt een ander percentage gebruikt naargelang de sector waarin het bedrijf actief is. De ‘Manufacturing’-sector wordt geacht een lager risico te hebben dan de andere, en daaruit volgend ook een lagere ‘cost of capital’, dus een lagere discontovoet (Zukin, 1993). Als ‘lage percentage’ wordt 15% gebruikt voor ‘Manufacturing’-bedrijven en 30% voor ‘Retail/Wholesale’-, ‘Service’- en ‘IT/Telecommunication/TV’-bedrijven. Als ‘hoge percentage’ wordt respectievelijk 20% en 40% gehanteerd. Dit is ook naar analogie met Pricer & Johnson (1997).

3.4. Multipliers: Omdat er in de literatuur ook heel wat onenigheid bestaat over de te hanteren ‘multiplier’ voor de verschillende financiële maatstaven33, wordt bij de meeste methoden zowel met een multiplier van 5 als van 10 gewerkt. Achteraf zal blijken welke nu het best is in de praktijk.

3.5. Schatting toekomstige waarden: Voor de berekening van de ‘Capitalization of Earnings Method’, de ‘Discounted Cashflow Method’ en de ‘Discounted Future Economic Income Method’ wordt respectievelijk het ‘courant resultaat’, de ‘kasstromen’ en de ‘winst na belastingen’ gebruikt. Deze moeten verder voorspeld worden voor de toekomstige drie jaar (Fairchild & Fairchild, 1989). Dit wordt uitgevoerd op basis van de historische groeivoet, zijnde de gemiddelde groeivoet van de drie voorgaande jaren34. De ‘trend’ van de voorbije drie jaar wordt dus als het ware doorgetrokken. Dit is natuurlijk een benadering van de werkelijkheid, maar hier ligt nu net de zwakheid van dit soort methoden, namelijk de grote subjectiviteit die hiermee gepaard gaat. Wanneer het gaat om bedrijven waarvan geen historische financiële informatie voorhanden is, wordt een sectorgemiddelde groeivoet toegepast (Carland & White, 1980). Dit zijn bijvoorbeeld bedrijven overgedragen in 1999. Als gemiddelden wordt verkregen 10% groei

33

In een artikel uit The Business Owner (1985) wordt een multiple van 10 aangeraden, terwijl in een artikel uit Small Business Reports (1986) een multiple van 5 de voorkeur wegdraagt. 34 Dit zijn de drie jaren vóór de overdracht van de onderneming. Er wordt dus enkel rekening gehouden met de op dat moment voorhanden zijnde informatie.

4 1


voor

‘Manufacturing’,

‘Retail/Wholesale’

en

‘Service’;

en

15%

voor

de

‘IT/Telecommunication/TV’-sector.

Indien er zich in de voorgaande drie jaren plots een sterke sprong voordoet, wordt de gemiddelde groeivoet van alle beschikbare jaren genomen. Dit omdat deze ene sprong anders een sterke vertekening zou geven naar de volgende jaren toe. Dit lijkt voorzichtiger en zou op zijn beurt een realistischer beeld moeten geven.

Het nadeel bij deze methoden is dat er vaak noodgedwongen moet gewerkt worden met negatieve cijfers. Negatieve courante resultaten, negatieve cashflows en negatieve winsten (i.e. verlies) komen namelijk geregeld voor. Dit is wel jammer voor het onderzoek. Je kunt namelijk in de realiteit geen negatieve waarde uitkomen voor een onderneming. Indien besloten wordt om deze negatieve waarden weg te laten, zou de procentuele afwijking van deze methoden bijna gehalveerd worden. Toch wordt ervoor geopteerd dit niet te doen, aangezien dit inherent is aan deze methoden. In de praktijk wordt men waarschijnlijk ook vaak met dit probleem van negatieve financiële indicatoren geconfronteerd, dus wordt besloten de berekening zo te verwerken.

3.6. Percent variatie: Eenmaal elk van deze 16 methoden toegepast op elk van de 65 bedrijven, kan de procentuele afwijking ten opzichte van de werkelijke ‘deal value’ berekend worden. Dit wordt gedaan aan de hand van volgende formule, analoog aan Pricer & Johnson (1997):

Percent Variatie =

Deal Value – Voorspelde Prijs

x 100

Deal Value

Aangezien er geen interesse is in het feit of de methoden onder- of overschatten, wordt de absolute waarde van de percent variatie gehanteerd voor verdere berekeningen. Hierna wordt dan het percent variatie van alle 65 ondernemingen per methode opgeteld en gedeeld door het aantal waarden. Zo wordt een gemiddelde procentuele afwijking bekomen voor elke methode. Deze kan dan tussen de methoden onderling vergeleken worden om te kunnen vast stellen welke methode de kleinste procentuele afwijking heeft.

4 2

Empirisch onderzoek: Resultaten

4. Resultaten 4.1. Gemiddelde afwijkingen en bivariate correlaties: In tabel 3 kunnen de gemiddelden en de standaardafwijkingen van de ‘deal value’ en van de geschatte waarden volgens de 16 methoden beschouwd worden. Aangezien het interessant is te weten of er een verband bestaat tussen de geschatte waarden volgens deze 16 methoden en de werkelijke ‘deal value’, worden deze correlaties ook berekend. Dit kan gedaan worden aan de hand van de Pearson Correlaties. Daar zijn echter vier voorwaarden aan verbonden (Universiteit Utrecht, 2007): 1. Aselecte steekproef 2. Onafhankelijke observaties 3. Verband lineair zonder uitschieters 4. Grote steekproef ( n > 30 )

Aan de eerste voorwaarde is niet voldaan, aangezien het hier gaat om alle overgedragen KMO’s in België binnen een bepaalde tijdspanne. Elk element uit de populatie had hier niet dezelfde kans om opgenomen te worden. Aan de tweede voorwaarde is wel voldaan aangezien kan aangenomen worden dat er geen beïnvloeding is van het ene bedrijf op het andere bij het tot stand komen van een overnameprijs. Om de derde voorwaarde na te gaan, dienen we deze verbanden grafisch voor te stellen. Er kan vastgesteld worden dat er duidelijke uitschieters aanwezig zijn die de correlaties sterk zouden kunnen verstoren. Aan de vierde voorwaarde is wel voldaan ( n = 65 ). Omwille van het feit dat hier niet aan alle voorwaarden voldaan is, werd ervoor geopteerd om de ‘Spearman Correlaties’ te berekenen in plaats van de ‘Pearson Correlaties’. Aan deze eerste zijn namelijk geen of weinig voorwaarden verbonden.

De Spearman-correlatiecoëfficiënten tussen deze 17 variabelen onderling kunnen ook teruggevonden worden in tabel 3. Van het grootste belang voor het onderzoek zijn hier, zoals vermeld, de correlaties tussen de ‘deal value’ en de 16 toegepaste methoden. De variabele ‘deal value’ is de werkelijke verkoopprijs in duizenden euro’s. Als nulhypothese wordt gesteld dat er geen correlatie is tussen de elk van de 16 methoden en de werkelijke ‘deal value’. Als alternatieve hypothese wordt vooropgesteld dat er wél een significante correlatie is tussen deze methoden en de ‘deal value’.

4 3


Alle methoden zijn significant positief gecorreleerd met de variabele ‘deal value’ op het vijf procent significantieniveau en dus kan de nulhypothese verworpen worden. Vier methoden zijn daarenboven positief significant gecorreleerd met ‘deal value’ op het één procent significantieniveau. Dit gaat om ‘Bookvalue’ met de hoogste correlatie van 0,527, gevolgd door ‘Combinatie’ (0,381) , ‘EBIT5’ (0,324) en ‘EBIT10’ (0,324). Dit geeft al een indicatie dat deze eenvoudige methoden helemaal niet zo slechte voorspellers van waarde zijn. Vooral als deze vergeleken worden met de correlatie van de ‘deal value’ met de andere methoden. Geen enkele van de ‘opbrengsten-gebaseerde methoden’ heeft een correlatie significant op het één procent significantieniveau. Uiteraard zijn er vaak sterke correlaties tussen de methoden onderling aangezien deze vaak maar veelvouden zijn van elkaar.

Figuur 4: Percent variatie: Gemiddelde vs Standaardafwijking (Bron: Eigen werk)

4 4


4 5

Empirisch onderzoek: Resultaten Tabel 4: Beschrijvende Statistiek: Percent Variatie per Waarderingsmethode (Bron: Eigen werk)

Methode

Gemiddelde

Standaardafwijking

Minimum

Maximum

Omzet40

70,22

28,99

3,42

118,20

Omzet75

85,80

66,72

3,75

309,13

Combinatie

110,07

226,76

0,61

1742,71

Bookvalue

111,05

252,63

7,03

2086,43

EBIT5

122,82

222,89

1,43

1739,29

HDCF5

146,68

266,55

2,08

1983,70

HDFEI5

160,65

320,40

1,83

2458,46

LDCF5

166,29

302,44

5,08

2231,72

EBIT10

178,01

444,71

2,67

3378,57

LDFEI5

180,68

364,61

0,62

2782,52

HCEM

181,33

324,49

0,52

2266,80

LCEM

204,07

370,34

0,32

2564,52

HDCF10

294,42

535,88

0,45

3867,39

HDFEI10

301,54

640,66

2,89

4816,91

LDCF10

338,29

609,13

1,46

4363,44

LDFEI10

345,00

731,07

4,56

5465,04

Na analyse van de procentuele afwijking wordt tabel 4 verkregen. Hier kunnen de beschrijvende statistieken teruggevonden worden voor het percent variatie voor elke methode. Opnieuw kan vastgesteld worden dat de meest eenvoudige methoden tot de laagste procentuele afwijking leiden. Met name de ‘Gross Income Multipliers’ gebaseerd op de omzet scoren hier duidelijk het best (een afwijking van respectievelijk 70% en 86%). Ook de methode ‘Bookvalue’ scoort opnieuw verrassend goed (een afwijking van 111%), maar met een veel hogere standaardafwijking weliswaar. De methode met de hoogste procentuele afwijking is de ‘Discounted Future Economic Income method’, berekend als het tienvoud van de voorspelde winst, verdisconteerd aan het hoge percentage. Het gemiddelde en de standaardafwijking van het percent variatie voor de zestien methoden zien we ook grafisch voorgesteld in figuur 4.

4 6


Opvallend is hier dat de ‘opbrengsten-gebaseerde methoden’ zich bijna allemaal in de onderste helft van tabel 4 bevinden en dus de hoogste procentuele afwijking hebben. Dit toont aan dat het subjectieve karakter van de voorspellingen naar de toekomst toe sterk in het nadeel speelt bij de waardebepaling van de KMO’s uit deze steekproef.

Een tweede opvallend punt is dat in de paper van Pricer & Johnson (1997), de omzetgebaseerde methoden helemaal niet zo goed scoren. Daar hadden ze een procentuele afwijking van respectievelijk 195% en 386%, terwijl ze hier beiden met kop en schouders boven de anderen uit steken. Dit kan natuurlijk te wijten zijn aan een andere samenstelling van de steekproef. Wel analoog aan bovengenoemd onderzoek, is dat daar ook de ‘Bookvalue-methode’ zeer sterk scoort (68%) en ook de procentuele afwijking van ‘EBIT5’ vergelijkbaar is (115% ten opzichte van 123% in dit onderzoek). Voor de rest kunnen niet zoveel methoden vergeleken worden omdat hier andere methoden gehanteerd werden. Hiervoor werd gekozen omdat de geteste methoden analoog zouden lopen met diegene besproken in de theorie hierboven. Wel kan nog vastgesteld worden dat een multiplier van 5 voor een veel kleinere afwijking zorgt dan een multiplier van 10. Ook dit is analoog aan de resultaten van het onderzoek van Pricer & Johnson (1997).

Als eerste conclusie uit deze beschrijvende statistieken kan gesteld worden dat de eenvoudige methoden zoals procenten van de omzet, de waarde van het eigen vermogen of een vijfvoud van het courant resultaat helemaal niet zo onnauwkeurig zijn in het voorspellen van een correcte waarde voor het bedrijf als eerst gedacht werd. Integendeel, volgens deze eerste indruk zouden ze veel beter scoren dan de meer ingewikkelde methoden. Dit zeker ook door de hoge mate van subjectiviteit die inherent verbonden is met deze laatste methoden. Dit is analoog aan de resultaten van het onderzoek van Dukes et al (1996) waarin gevonden werd dat de ‘Bookvalue’, ondanks zijn eenvoud, een vaak gehanteerde methode is in de praktijk bij het schatten van de waarde van een KMO.

4.2. Sector-effect: Aangezien het interessant is te weten of de methoden verschillend scoren naar gelang de sector waar het bedrijf actief is, worden de gemiddelde afwijkingen van de methoden ingedeeld per sector. Zo wordt de beschrijvende statistiek uit tabel 5 verkregen.

4 7


4 8


Daaruit kan afgeleid worden dat in de ‘Manufacturing’-sector de percentuele afwijking het laagst is voor de ‘OMZET40’-methode (67%), gevolgd door de ‘OMZET75’ (82%) en de ‘Bookvalue’ (86%). Dit is identiek voor de ‘Retail/Wholesale’-sector (met respectievelijk 55%, 119% en 350%). Voor de ‘Service’-sector scoort de ‘OMZET75’-methode het best, met een procentuele afwijking van 65%. Gevolgd door ‘OMZET40’ (68%) en ‘EBIT5’ (79%). Voor de ‘IT/Telecommunication/TV’-sector staat de ‘Bookvalue’-methode op kop, met een afwijking van 78%, opnieuw gevolgd door ‘OMZET40’ (81%) en ‘EBIT5’ (84%).

Over het algemeen kan geconcludeerd worden dat hier geen grote verschillen aanwezig zijn. In punt 4.3.2. wordt getest of hier een significant ‘sectoreffect’ aanwezig is (cfr. infra).

4.3. Statistische hypothesetesten: 4.3.1. Procentuele afwijkingen tussen methoden onderling: Er kon vastgesteld worden dat er verschillen bestaan in procentuele afwijking tussen de verschillende methoden onderling. Nu wordt de vraag gesteld of deze verschillen ook significant zijn of niet. Volgende hypothesen worden vooropgesteld.

H0: Het gemiddeld percent variatie is niet significant verschillend tussen de methoden onderling. H1: Het gemiddeld percent variatie is wel significant verschillend tussen de methoden onderling.

Enkel die methoden met een gemiddelde procentuele variatie van minder dan 150% worden paarsgewijs vergeleken (analoog aan Pricer & Johnson, 1997). Als de grafische voorstelling in figuur 4 beschouwd wordt, kan vastgesteld worden dat dit zes methoden betreft. Namelijk: ‘OMZET40’, ‘OMZET75’, ‘Combinatie’, ‘Bookvalue’, ‘EBIT5’ en ‘HDCF5’. Laatstgenoemde zes methoden worden nu telkens twee aan twee vergeleken om te zien of het gemiddeld percent variatie verschillend is van elkaar.

4 9


Deze paarsgewijze vergelijking kan worden uitgevoerd aan de hand van een ‘paired-t test’, omdat het hier gaat om afhankelijke groepen. Deze verschillende methoden zijn immers allemaal toegepast op dezelfde ondernemingen. Opnieuw zijn hier drie voorwaarden aan verbonden (Universiteit Utrecht, 2007). 1. Aselecte steekproef 2. Onafhankelijke waarnemingen 3. Afhankelijke variabele normaal verdeeld

Zoals reeds vermeld onder punt 4.2. (cfr. supra) is aan deze eerste voorwaarde niet voldaan. Opnieuw moet hiermee rekening gehouden worden bij de conclusieformulering. Aan de tweede voorwaarde is wel opnieuw voldaan. Voor de derde voorwaarde dient er een bijkomende test uitgevoerd te worden, namelijk de ‘Kolmogorov-Smirnov test’ (voor resultaten, zie bijlage 2). De nulhypothese luidt dat de variabele normaal verdeeld is, de alternatieve hypothese dat deze niet normaal verdeeld is. Er wordt gecontroleerd op het vijf procent significantieniveau. Hieruit kan besloten worden dat alleen de variabele ‘OMZET40’ normaal verdeeld is. Dit zal echter de resultaten van de steekproef niet beïnvloeden aangezien de groepen hier groter zijn dan 20. In dit geval is de ‘paired-t test’ bestand tegen de schending van deze voorwaarde (Universiteit Utrecht, 2007).

Daarom wordt besloten de ‘paired-t test’ uit te voeren. In tabel 6 worden de resultaten weergegeven.

Hieruit kan besloten worden dat de gemiddelde procentuele afwijking van ‘OMZET40’ enkel significant verschilt van deze van ‘HDCF5’ (met p = 0,10). Ook het gemiddeld percent variatie van ‘OMZET75’ verschilt niet significant met dat van een andere methode. Het gemiddelde van ‘HDCF5’ verschilt zoals gezegd significant van dat van ‘OMZET40’, maar ook significant van het gemiddelde van ‘Bookvalue’ (p = 0,05), van ‘EBIT5’ (p = 0,05) en van de ‘Combinatie’ (p = 0,05). Daarnaast kan ook een significant verschil in gemiddelde tussen het gemiddelde van ‘EBIT5’ en ‘Combinatie’ vastgesteld worden (met p = 0,10). Voor de rest kunnen geen significante verschillen worden vastgesteld.

Opnieuw is hier de scheiding tussen de ‘asset-based’-methoden en de ‘earnings-based’methoden bevestigd. De enige voldoende accuraat scorende ‘earnings-based’-methode 5 0


(HDCF5) heeft de hoogste afwijking ten opzichte van de vijf overige accurate methoden én verschilt significant van vier van deze vijf.

Tabel 6: Resultaat Paired-t Test (Bron: Eigen werk)

Var a - b

t - waarde

df

Sign (2-tailed)

Bookvalue - Omzet40

1,191

45

,240

Bookvalue - Omzet75

,876

45

,386

Bookvalue - EBIT5

-,919

63

,362

Bookvalue - HDCF5

-2,207

63

,031**

-,035

63

,972

Omzet40 - Omzet75

-1,615

45

,113

Omzet40 - EBIT5

-1,493

45

,142

Omzet40 - HDCF5

-1,932

45

,060*

Omzet40 - Combinatie

-1,104

45

,275

Omzet75 - EBIT5

-1,170

45

,248

Omzet75 - HDCF5

-1,657

45

,105

-,736

45

,465

-2,013

63

,048**

EBIT5 - Combinatie

1,778

63

,080*

HDCF5 - Combinatie

3,564

64

,001**

Bookvalue - Combinatie

Omzet75 - Combinatie EBIT5 - HDCF5

* p = 0,10 ** p = 0,05

4.3.2. Procentuele afwijkingen tussen sectoren onderling: Vervolgens wordt getest of er een significant sectoreffect aanwezig is. Er dient met andere woorden telkens getest te worden of er een significante invloed is van één onafhankelijke variabele (i.e. de sector) op één afhankelijke variabele (i.e. de methode). Meer concreet is deze ‘invloed’ een significant verschil in gemiddelde. Deze test wordt dan voor elke methode uitgevoerd. Aangezien het hier gaat om de invloed van één onafhankelijke variabele, zou dit uitgevoerd kunnen worden aan de hand van een enkelvoudige ANOVA (‘one-way ANOVA’). Er zijn echter vier voorwaarden waaraan moet voldaan zijn voor het uitvoeren van een dergelijke test (Universiteit Utrecht, 2007). 1. Aselecte steekproef 2. Onafhankelijke waarnemingen 3. Afhankelijke variabele normaal verdeeld 4. Homogeniteit van variaties

5 1


Aan de eerste voorwaarde is opnieuw niet voldaan, aangezien het hier gaat om alle overgedragen KMO’s in België binnen een bepaalde tijdspanne. Hiermee moet rekening gehouden worden bij het trekken van de conclusies.

Aan de tweede is wel opnieuw voldaan, aangezien aangenomen wordt dat er geen beïnvloeding is van het ene bedrijf op het andere bij het tot stand komen van een overnameprijs. Voor de derde voorwaarde dienen we opnieuw te verwijzen naar de ‘Kolmogorov-Smirnov test’ weergegeven in bijlage 2 (zie ook punt 4.3.1.). Hieruit kon besloten worden dat alleen de variabele ‘OMZET40’ normaal verdeeld is. Hier zijn de groepen (de sectoren) niet allemaal groter dan 20, dus aan deze voorwaarde is niet voldaan. Voor de laatste voorwaarde dient opnieuw een bijkomende test uitgevoerd worden. Dit maal gaat het om de ‘Levene’s test’. De resultaten zijn in bijlage 3 terug te vinden. De nulhypothese luidt dat de variaties niet significant verschillen, de alternatieve dat ze wel significant verschillen. Opnieuw kunnen we vaststellen dat slechts voor twee methoden (‘OMZET40’ en ‘OMZET75’) de voorwaarde van homogeniteit van de variaties voldaan is. De ANOVA zou bestand zijn tegen een schending van deze laatste voorwaarde indien de groepen ongeveer even groot zijn (Universiteit Utrecht, 2007). De sectoren zijn echter wel degelijk verschillend van grootte (respectievelijk 25, 7, 15 en 18).

Daarom kan de ANOVA niet uitgevoerd worden en moet teruggevallen worden op de Kruskal-Wallis test. De resultaten hiervan worden weergegeven in tabel 7.

De hypothesen die voorop gesteld worden zijn de volgende: H0: Het gemiddeld percent variatie is niet significant verschillend tussen de sectoren onderling (voor de desbetreffende methode). H1: Het gemiddeld percent variatie is wel significant verschillend tussen de sectoren onderling (voor de desbetreffende methode).

Uit tabel 7 kan worden vastgesteld dat de nulhypothese voor geen enkele methode verworpen kan worden. Dit betekent dat voor geen enkele methode het gemiddeld percent variatie significant verschilt overheen de sectoren, op het vijf procent significantieniveau. Met andere woorden, de sector waarin het bedrijf actief is heeft geen invloed op de voorkeur voor een bepaalde waarderingsmethode.

5 2

Empirisch onderzoek: Resultaten Tabel 7: Sector-effect: Resultaat Kruskal-Wallis (Bron: Eigen werk)

Methode Bookvalue Omzet40 Omzet75 EBIT5 EBIT10 LCEM HCEM LDCF5 LDCF10 HDCF5 HDCF10 LDFEI5 LDFEI10 HDFEI5 HDFEI10 Combinatie

Chi kwadraat

Significantie

0,64 3,372 1,304 2,576 0,718 0,581 0,728 3,426 2,91 2,962 2,837 21,969 3,526 1,879 2,773 1,426

,887 ,338 ,728 ,462 ,869 ,901 ,867 ,331 ,406 ,398 ,417 ,579 ,317 ,598 ,428 ,700

Grouping variable: SECTOR * p = 0,05

4.4. Lineaire Regressie: Vervolgens wordt gepoogd via de 6 beste varianten van elke methode (zie ‘Combinatie’methode) een model op te stellen om zo goed mogelijk de waarde te kunnen voorspellen van de bedrijven uit de steekproef. Hierbij wordt gewerkt met een Regressie Model. Een lineaire regressie (met zes onafhankelijke variabelen) is van de volgende vorm:

Y = Constante + aX1 + bX2 + cX3 + dX4 + eX5 + fX6

Waarbij de afhankelijke variabele ‘Y’ de ‘Deal Value’ is en de onafhankelijke variabelen X1 tot en met X6 de zes methoden zijn; respectievelijk ‘Bookvalue’, ‘OMZET40’, ‘EBIT5’, ‘HCEM’, ‘HDCF5’ en ‘HDFEI5’. De bedoeling is de waarde van de constante en van de coëfficiënten a tot en met f te bepalen, zodat een model bekomen wordt dat op basis van deze 65 transacties de beste schatting van waarde oplevert; het ‘ideale schattingsmodel’ voor deze steekproef.

5 3


Opnieuw zijn hier echter voorwaarden aan verbonden (Universiteit Utrecht, 2007): 1. Aselecte steekproef 2. Onafhankelijke waarnemingen 3. De variabelen moeten van interval/ratio meetniveau zijn

Aan deze eerste voorwaarde is opnieuw (cfr supra) niet voldaan. Hiermee dient rekening gehouden te worden bij de conclusieformulering. Aan de twee voorwaarde is wel opnieuw voldaan (cfr supra). Aan de derde voorwaarde is ook voldaan aangezien het hier gaat om getallen, die bijgevolg op een rationiveau gemeten worden.

Wordt de regressie - zoals hierboven beschreven – toch uitgevoerd, wordt tabel 8 verkregen. Er wordt een ‘R Square’ van 0,851 bekomen, wat wil zeggen dat ruim 85% van de variantie statistisch kan verklaard worden door dit model. Dit is een zeer geruststellend percentage. Ook een ‘Adjusted R Square’ van bijna 83% is zeer goed. Dit heeft te maken met de efficiëntie van de variabelen en kan dus ook zakken als een extra – minder efficiënte variabele aan het model toegevoegd wordt.

Tabel 8: Lineair Regressie Model (Bron: Eigen werk) R

Samenvatting Model R Square Adjusted R Square 0,922 0,851 0,828

Variabelen (Constante) Bookvalue Omzet40 EBIT5 HCEM HDCF5 HDFEI5

Coëfficiënten

Afhankelijke variabele: * p = 0,05

DEAL VALUE

t 4109,145 1,930 1,091 -3,804 1,536 ,165 -,381

Sig. ,948 6,705 3,608 -3,980 6,424 2,175 -3,051

,349 ,000* ,001* ,000* ,000* ,036* ,004*

Als nulhypothese wordt voor elke variabele gesteld dat ze de ‘Deal Value’ niet significant beïnvloedt. Als alternatieve hypothese wordt gesteld dat ze wel een significante invloed heeft op de ‘Deal Value’. Er kan vastgesteld worden op het vijf procent significantieniveau dat elk van de zes methoden een significante invloed heeft op de afhankelijke variabele ‘Deal Value’.

5 4


Volgende ‘ideale formule’ kan dus afgeleid worden om waarde te voorspellen binnen de huidige steekproef:

Deal Value = (4109, 145) + (1,930 * Bookvalue) + (1,091 * Omzet40) – (3,804 * EBIT5) + (1,536 * HCEM) + (0,165 * HDCF5) – (0,381 * HDFEI5)

Dat bepaalde waarderingsmethoden negatief gecorreleerd zijn met de ‘Deal Value’, kan enigszins onlogisch lijken. Toch is dit mogelijk aangezien er vaak gewerkt werd met negatieve cijfers bij bepaalde methoden en die dus op deze manier weer positief worden. Ook is het belangrijk het model als een geheel te beschouwen en niet naar de correlatie per methode te kijken. Binnen deze steekproef lijkt dit een zeer goed voorspellend model te zijn (Adjusted R Square = 0,828). Toch kan dit niet zonder bijkomende testen naar de totale populatie van KMO’s doorgetrokken worden.

Als controle werd het model opnieuw berekend op 55 van de 65 bedrijven. Ook hier werd ongeveer dezelfde formule bekomen. Vervolgens werd de waarde geschat van de overige 10 bedrijven aan de hand van deze laatste formule. Aangezien deze waarden dicht bij de werkelijke waarden lagen, kan aangenomen worden dat dit model wel degelijk in een hoge mate de ‘deal value’ kan voorspellen binnen deze steekproef. Hierbij dient wel opnieuw vermeld te worden dat het hier niet gaat om een aselecte steekproef. Het is nogmaals bewezen dat de ‘Combinatie’-methode - zij het hier met andere wegingsfactoren - een zeer goede waarderingsmethode kan zijn.

5 5

Empirisch onderzoek: Conclusie

5. Conclusie Empirisch Onderzoek Uit dit onderzoek kan dus besloten worden dat, ongeacht in welke sector het bedrijf actief is, de ‘Gross Income Multipliers’ op basis van de omzet (‘OMZET40’ en ‘OMZET75’) de beste voorspellers zijn van waarde voor de ondernemingen uit deze steekproef. Deze hadden een relatief sterke correlatie met de variabele ‘deal value’ (werkelijke prijs betaald voor het bedrijf) van 0,34 en tevens significant op het 5% significantieniveau. Deze correlatie wordt ook grafisch voorgesteld in figuur 5 voor ‘OMZET40’ (zie bijlage 8 voor de andere grafische voorstellingen). Wel dient hierbij opgemerkt te worden dat de gemiddelde procentuele afwijkingen van deze twee methoden niet significant verschilden van de andere methoden met een percent variatie kleiner dan 150%, tenzij van deze van ‘HDCF5’.

Figuur 5: Deal Value vs OMZET40 (Bron: Eigen werk)

Ook kan vastgesteld worden dat, toch enigszins tegen de verwachtingen in, de meest eenvoudige methode ‘Bookvalue’ ook een van de beste voorspellers was. Hier werd een sterke, statistisch significante (Spearman-)correlatie gevonden met de ‘deal value’ van 0,527. Dit tevens op het 5% significantieniveau. In figuur 6 wordt deze correlatie opnieuw grafisch voorgesteld. Deze methode onderging net als elke andere geen sectoreffect. In Pricer & Johnson (1997) werd de ‘Bookvalue’-methode ook als een zeer goede voorspeller bevonden. Een mogelijke verklaring hiervoor was volgens hen “het feit dat kleinere ondernemingen vaak een nog niet goed uitgebouwde marktpositie hebben, zodat het gemakkelijker is om te verkopen tegen een prijs gelijkaardig aan hun eigen vermogen”.

5 6


Figuur 6: Deal Value vs Bookvalue (Bron: Eigen werk)

De methode berekend als het vijfvoud van het courant resultaat voor belastingen (‘EBIT5’) scoorde ook als een van de betere waarderingsmethoden, opnieuw ondanks zijn eenvoud. Dit was vooral het geval in de ‘Service’-sector en de ‘IT/Telecommunication/TV’-sector (ook hier echter geen significant sectoreffect).

De beste ‘earnings-based’ methode, was de Discounted Cashflow Method, aan een multiple van vijf en verdisconteerd aan het hoge percentage (‘HDCF5’). Dit was trouwens de enige methode binnen deze categorie met een gemiddelde procentuele afwijking van minder dan 150% (namelijk 147%). Wel was deze afwijking significant verschillend van alle andere 5 beste methoden, behalve ‘OMZET75’.

Van de overige ‘earnings-based’ methoden valt er minder goeds te zeggen. Voorspellingen op basis van toekomstige winsten (Discounted Future Economic Income) zijn blijkbaar veel minder accuraat voor dit soort ondernemingen. De beste voorspelling hierbinnen kon toch bekomen worden indien opnieuw geopteerd werd voor een multiple van vijf en de hoge discontovoet (‘HDFEI5’). Blijkbaar is het zeer moeilijk om winsten naar de toekomst toe accuraat te voorspellen, wat deze methode veel minder bruikbaar maakt bij het waarderen van KMO’s in de praktijk.

Dit geldt ook voor de ‘Capitalization of Earnings Method’, gebaseerd op de voorspellingen van het courant resultaat voor belastingen (EBIT) naar de toekomst toe (‘HCEM’ en LCEM’). Ook hier kunnen geen accurate voorspellingen van de waarde teruggevonden worden. Dit is

5 7


te wijten aan de moeilijkheid om dergelijke zaken te voorspellen voor de volgende drie jaren, enkel op basis van de voorgaande jaren.

Wel blijkt dat de voorkeur duidelijk dient uit te gaan naar een multiple van vijf in de plaats van tien, daar de laatste vier methoden allemaal een multiple van tien hebben (zie tabel 4). Ook lijken de methoden verdisconteerd aan het hoog percentage meer accurate voorspellers te zijn van waarde. Door deze twee bevindingen te combineren kan toch nog het beste gehaald worden uit deze ‘earnings-based’ methoden.

In bijlage 8 worden de verbanden opnieuw grafisch voorgesteld, nu weergegeven met de bijhorende bissectrices. Dit werd gedaan voor de vier beste methoden, namelijk ‘OMZET40’, ‘OMZET75’, ‘Bookvalue’ en ‘EBIT5’. Van de bedrijven die op deze bissectrice vallen, kan de ‘Deal Value’ perfect voorspeld worden door desbetreffende methode. Verder onderzoek zou zich nog kunnen toespitsen op het onderzoeken van wat deze bedrijven allemaal gemeen hebben. Hier wordt gedacht aan zaken zoals solvabiliteit, aantal dagen leveranciers-/klantenkrediet, aantal jaren bestaan, enz. Wel kunnen reeds een aantal vaststellingen gedaan worden. Ten eerste is het opmerkelijk dat bijna alle bedrijven steeds boven de bissectrice vallen. In dit onderzoek werd niet onderzocht of de methoden over- of onderschatten, maar op basis van deze visuele voorstelling kan duidelijk verwacht worden dat ze quasi allemaal de waarde onderschatten. Ten tweede kunnen de voorgaande vaststellingen omtrent de afwezigheid van het sectoreffect opnieuw bevestigd worden (cfr supra: tabel 7). Als we kijken naar de methode ‘Omzet40’ bijvoorbeeld, zien we alle sectoren vertegenwoordigd onder de acht bedrijven die quasi samenvallen met de bissectrice. Dit toont aan tot de bevindingen consistent zijn met elkaar.

5 8

Algemeen besluit: Theorie

ALGEMEEN BESLUIT De waardering van een KMO is een zeer delicate aangelegenheid. Door het gebrek aan een continue markt voor KMO’s dient diens waarde bepaald te worden aan de hand van een theoretisch model.

1. Theorie In het eerste deel van deze masterproef werd een theoretische inleiding gegeven rond dit thema. Eerst en vooral was het van groot belang te duiden op het onderscheid tussen de begrippen ‘waarde’ en ‘prijs’. Deze laatste is een resultante van onderhandelingen en komt dus tweezijdig tot stand. De waarde daarentegen, is iets wat eenzijdig kan bepaald worden. Dit vormt de basis voor het onderhandelingsproces dat tot een prijs zou moeten komen.

Vervolgens werden verschillende waarderingsmethoden besproken. Deze zijn in drie grote klassen onder te verdelen. De meest voor de hand liggende methoden, zijn de ‘Asset-based’ methoden of de intrinsieke waardemethoden. De achterliggende gedachte hierbij is dat het succes van een bedrijf weerspiegeld wordt in het vermogen om activa te vergaren, omdat deze zullen toelaten een inkomen te genereren in de toekomst. Het grootste nadeel hierbij echter, is dat deze ‘toekomstige opbrengsten’ hier niet ingecalculeerd zitten. Dit is dus een eerder statische methode. Hierbij is de ‘Bookvalue’ (Eigen Vermogen) de meest gekende en ook meest gehanteerde methode. De tweede klasse omvat de ‘Earnings-based’ methoden of de economische waardemethoden. Hierbij worden de toekomstige opbrengstenstromen wel in het model ingecalculeerd. Want volgens deze methode, wordt de waarde van een onderneming bepaald door de mogelijkheid van deze ondernemingen om bepaalde opbrengsten te genereren. Dus moeten deze geschat worden en dient de ‘huidige waarde’ van deze toekomstige stromen berekend te worden. Het nadeel hierbij is dat natuurlijk heel wat subjectieve veronderstellingen aan dit model ten grondslag liggen. En dit komt de accuraatheid niet altijd ten goede. Hierbinnen is de ‘Discounted Cashflow Method’ wellicht de meest bekende methode. De laatste klasse van waarderingsmethoden zijn deze op basis van marktvergelijking. Een eerste mogelijkheid hierbij is de waarde te berekenen via vuistregels. Hierbij wordt dan gebruik gemaakt van een veelvoud (of een procent) van een financiële indicator zoals het

5 9

Algemeen besluit: Theorie

courant resultaat voor belastingen (‘EBIT’) of de omzet. Een tweede mogelijkheid is dat er vergeleken wordt met een ‘even gegeerd’ substituut in de markt. Dit kan gedaan worden via allerhande databanken die informatie bevatten omtrent aan- en verkopen van KMO’s. Toch is enige voorzichtigheid hierbij vereist. Een ‘gelijkaardige’ onderneming vinden is iets heel moeilijk. Het is niet genoeg enkel sectorgenoten te zijn.

Hierna werd een literatuurstudie gevoerd omtrent de waarderingsmethoden. In de literatuur gaat de voorkeur vooral uit naar de tweede categorie, de ‘earnings-based’ methoden. Hierbinnen zou volgens de meest recente onderzoeken de ‘Excess Earnings Method’ de meeste voorkeur wegdragen. Wat ook overal sterk benadrukt wordt, is dat niet één bepaalde methode dé beste is. Het wordt steeds aangeraden een combinatie van de bovenvermelde methoden toe te passen. Een volgend gemeenschappelijk punt in de bestaande literatuur is ook dat elke waardebepaling sowieso een subjectieve aangelegenheid is. Het is slechts een meningsvorming over het bedrijf in kwestie. Er moet bijgevolg ook voldoende aandacht besteed worden aan de kwalitatieve factoren die het bedrijf omringen.

Een verdere literatuurstudie werd ook gevoerd rond één specifieke kwalitatieve factor die sterk aanwezig is bij familiebedrijven. Meer bepaald gaat het hier om de afhankelijkheid van het bedrijf op de stichter/zaakvoerder. Onderzoek hieromtrent heeft het bestaan van deze relatie reeds aangetoond. Ook wordt al in de bestaande literatuur gesuggereerd dat er een duidelijke inverse relatie bestaat tussen deze afhankelijkheid en de waarde van de onderneming (Theune, 2000). Dit is dus een factor die zeker verder dient onderzocht te worden. Want dit is iets wat de waardebepaling van een onderneming ernstig kan beïnvloeden.

6 0

Algemeen besluit: Empirisch Onderzoek

2. Empirisch onderzoek In het tweede deel werd een empirisch onderzoek gevoerd. Hierbij werd de waarde geschat van 65 bedrijven via 16 methoden. Vervolgens werd deze vergeleken met de werkelijke ‘Deal Value’ van deze bedrijven in kwestie. Dit werd gedaan aan de hand van de databank Zephyr. Zo kon bepaald worden hoe accuraat deze veel besproken methoden waarde kunnen voorspellen in de praktijk.

Algemeen kon besloten worden dat, zoals vaak vermeld in de literatuur (zie o.a. MacLeod & Sloan 2007) aan de ‘earnings-based’ methoden een zodanig hoge mate van subjectiviteit verbonden is, dat deze zaken niet zomaar kunnen voorspeld worden aan de hand van historische informatie. Er dient met veel meer zaken rekening te worden gehouden bij dergelijke voorspellingen, waaronder ook kwalitatieve factoren die het bedrijf beïnvloeden (Kissin & Zulli, 1988). Dit zijn zaken die hier in dit onderzoek onmogelijk konden worden opgenomen. Hier in deze steekproef blijken de meest eenvoudige methoden daardoor ook het best te scoren. Meer bepaald gaat het hier om de methoden op basis van de omzet, het eigen vermogen en de methoden op basis van het courant resultaat. Volgens de literatuur zouden methoden zoals de ‘Bookvalue’-methode ook frequent gebruikt worden in de praktijk (Dukes et al., 1996). Dit blijkt dus helemaal niet zo onterecht te zijn, daar deze methode één van de beste voorspellers was bij het schatten van de waarde van KMO’s in dit onderzoek. De uitspraak van John Maynard Keynes vat de conclusies van dit onderzoek mooi samen:

‘It’s better to be approximately right, rather than precisely wrong.’

Misschien is hier echter ook sprake van een zogenaamde ‘Self Fulfilling Prophecy’. Wanneer het namelijk in de literatuur vaak gesteld wordt dat de ‘Bookvalue’ methode als een goede methode bevonden wordt in de praktijk, wordt deze misschien ook meer toegepast om waarde te bepalen in de praktijk. En zo wordt gevonden dat via deze methode een waarde kan voorspeld worden die dichter ligt bij de werkelijke ‘deal value’, net doordat deze methode meer gehanteerd wordt.

6 1

Algemeen besluit: Empirisch Onderzoek

De drie onderzoeksvragen luidden als volgt: Slagen de vaak besproken waarderingsmethoden erin een realistische waarde aan het bedrijf toe te kennen in de praktijk ? Is hierbij een bepaalde methode superieur aan de andere ? Is er een significante invloed is van de sector waarin het bedrijf actief is ?

Ten eerste kan vastgesteld worden dat er wel degelijk een accurate schatting van de waarde van een KMO mogelijk is via de voorhanden zijnde waarderingsmethoden. Desondanks is het ook duidelijk geworden dat de ene methode beter scoort dan de andere in het voorspellen van deze waarde. Toch blijkt het mogelijk om via één bepaalde methode binnen alle sectoren - tot een accurate waarde te komen. Dit zijn namelijk de methoden gebaseerd op de omzet van het bedrijf in kwestie. Echter, deze resultaten zijn niet zomaar te veralgemenen over de hele populatie van KMO’s. Algemener kan gesteld worden dat de ‘Gross Income Multipliers’ en de ‘Bookvalue’ methode er het best in slagen een accurate schatting van de waarde van een KMO te maken35. Wel slagen de ‘earnings-based’ methoden hier in deze steekproef veel minder in het voorspellen van een accurate waarde doordat de opbrengsten van de komende jaren niet kunnen voorspeld worden enkel aan de hand van historische data.

Binnen deze steekproef kon geen significant ‘sectoreffect’ vastgesteld worden. Dit wil zeggen dat de sector waarin het bedrijf actief is geen invloed heeft op de accuraatheid van de waarderingsmethoden.

Het is opnieuw aan te raden een combinatie toe te passen van verschillende methoden. Ook in dit onderzoek leidt deze methode tot een accurate voorspelling. Er wordt verondersteld dat deze voorspelling ook veel robuuster zou zijn, indien de steekproefgrootte uitgebreid zou worden. Door dus een combinatie van elke methode toe te passen, wordt verwacht overheen de hele diverse populatie van KMO’s de beste resultaten te bekomen.

35

Een ‘accurate schatting’ wordt hier gedefinieerd als een gemiddelde percentuele afwijking van minder dan 150%.

6 2

Algemeen besluit: Beperkingen huidig onderzoek en richtlijnen verder onderzoek

Via een lineaire regressie werd ook een algemene formule bekomen om de waarde te schatten binnen de huidige steekproef. Dit was op basis van de bovenvermelde ‘Combinatie’methode, maar met een constante factor en andere wegingsfactoren. Dit model slaagde erin om ruim vijfentachtig procent van de variantie statistisch te verklaren, wat helemaal niet slecht is.

3. Beperkingen huidig onderzoek en richtlijnen verder onderzoek Dit onderzoek werd gebaseerd op een voorgaand, gelijkaardig onderzoek door Pricer & Johnson (1997). Toch werd gepoogd dit voorgaand onderzoek te verbeteren op een aantal vlakken.

Ten eerste werd de steekproefomvang uitgebreid ten opzichte van het vorige onderzoek met een kleine veertig procent. Ten tweede werden een aantal methoden toegevoegd die nog niet onderzocht waren in het verleden zoals de Discounted Cashflow Method en de Discounted Future Economic Income Method. Ook werd voor het eerst onderzocht of de – in de literatuur sterk aangeraden – combinatie van alle methoden tot een accurate schatting kon komen van waarde in deze steekproef. Ten derde werd ook een extra sector toegevoegd aan de steekproef, omdat binnen het Belgisch ‘KMO-landschap’ de IT-sector een grote groep uitmaakt. Ten vierde gaat dit over een geografisch totaal andere regio die tot nu toe nog niet onderzocht werd op dit soort waarderingsmethoden. En ten slotte is dit de eerste maal dat gepoogd wordt een ‘ideale waarderingsformule’ af te leiden voor de gehanteerde steekproef, via een lineaire regressie.

Dit onderzoek heeft hierdoor enkele belangrijke zaken in verband met waarderingsmethoden aan het licht gebracht. Toch dient benadrukt te worden dat deze resultaten niet zomaar te veralgemenen zijn voor de hele populatie van KMO’s. Ondanks de uitbreiding van de steekproef gaat dit nog altijd over een zeer beperkte steekproef in vergelijking met de populatieomvang. Tevens werd er vertrokken van de ‘deal values’ zoals deze gerapporteerd zijn in de database ‘Zephyr’ en is er dus eigenlijk geen garantie dat de bedrijven de correcte waarde van hun bedrijf vrijgegeven hebben. Zoals vermeld in de inleiding van dit deel, is er bij de overname van een private onderneming door een andere private onderneming geen enkele verplichting tot het vrijgeven van de ‘deal value’. Er zijn hier dus ook geen controles op de – vrijwillig –

6 3

Algemeen besluit: Beperkingen huidig onderzoek en richtlijnen verder onderzoek

vrijgegeven resultaten. Het is niet onrealistisch dat een deel van de prijs ‘in het zwart’ betaald wordt aan de verkoper. Zoals reeds vermeld is er in dit onderzoek ook geen rekening kunnen gehouden worden met kwalitatieve factoren die het bedrijf omringen. Nochtans is dit hoogstnoodzakelijk bij de waardering van een onderneming. Er kan niet puur op financiële indicatoren afgegaan worden bij een waardebepaling. Toch moest om praktische redenen in dit onderzoek hiertoe beperkt worden. En tenslotte gaat dit opnieuw om een geografisch vrij beperkte groep van ondernemingen, die dus niet zomaar kunnen veralgemeend worden naar de wereldwijde populatie van KMO’s.

Hopelijk kan toekomstig werk aan dit thema nog heel wat bijdragen. Interessante zaken die nog verder onderzocht kunnen worden is bijvoorbeeld dieper te onderzoeken wat die ondernemingen die goed scoren voor een bepaalde methode gemeenschappelijk hebben. In bijlage 8 kunnen die bedrijven aangetroffen worden op en net rond de bissectrice. De sector blijkt al geen significante invloed te hebben. Verdere zaken zoals solvabiliteit, aantal dagen leveranciers-/klantenkrediet of aantal jaren bestaan kunnen hier misschien nieuwe inzichten verschaffen. Een onderzoek om na te gaan welke de meest geprefereerde waarderingsmethoden zijn binnen de Belgische KMO-markt zou ook zeer interessant kunnen zijn. Een geografisch meer uitgebreide steekproef zou hoogstwaarschijnlijk ook andere zaken aan het licht kunnen brengen. Het lijkt ook zeer bevorderend voor de resultaten een andere methodiek te vinden om toekomstige waarden te voorspellen, meer rekening houdende met kwalitatieve factoren. Louter baseren op historische informatie lijkt niet voldoende. Hierbij zou het ook uiterst interessant zijn de relatie tussen de afhankelijkheid van een (familiale) KMO tegenover de stichter/zaakvoerder en de waarde van deze onderneming – na overdracht - verder te onderzoeken. Het bewijs voor het bestaan van een dergelijke afhankelijkheid kan reeds in de literatuur teruggevonden worden (cfr. supra: hoofdstuk III). Maar een expliciet onderzoek naar de relatie tussen deze twee elementen is tot op heden zeer zeldzaam. Verdere bevindingen hieromtrent zou de waardebepaling van een KMO in de toekomst nog accurater kunnen maken.

6 4

Lijst van de geraadpleegde werken

LIJST VAN DE GERAADPLEEGDE WERKEN “De waardebepaling van de onderneming”, Samsom Accountancy Actualiteit, 9/11/1989.

“Waarderingstheorie”, Stichting Bedrijfsmanagement (SBM), 24/04/2002, Gent.

Adriaens, J. (2008). “De populairste ontervingstechniek teruggefloten”, Moneytalk, september 2008, p. 69-71.

Adriaens, J. (2008). “Onroerend goed schenken: ook tegen voordelige tarieven?”, Moneytalk, september 2008, p. 30-32.

Appeltant, D., Bortier, J. Et al. (2002): “Met pensioen als zelfstandig ondernemer”, eerste druk, Lannoo, Tielt, 226p.

Bamford, C., Bruton, G., and Hinson, Y. (2006). “Founder/Chief Executive Officer Exit: A Social Capital Perspective of New Ventures”, Journal of Small Business Management, 44 (2), p. 207-220.

Berkowitz, R. & Blanco, J. (1992). “Putting a Price Tag on your Company”, Nation’s Business, 80 (1), p. 29-32.

Bhattacharya, S. & Braun G. (2001). “Business Valuation: An Emerging Area of Practice for Accountants”, National Public Accountant, 46 (3), p. 15-17.

Bjuggren, P.-O. & Sund, L.-G., (2005). “Organization of Transfers of Small and Medium-Sized Enterprises Within the Family: Tax Law Considerations”, Family Business Review, 18 (4), p. 305-319.

Bollen, N., (2008). “De grote successie enquête 2008”, Netto, 27 september 2008, p. 9-21.

Bortier, J., Heylen J., et al. (2007): “Handboek bedrijfsopvolging en overname”, eerste druk, Integraal vzw & Story Publishers, Drongen, 200p.

i


Bruce, D., (2006). “SME Succession: Update”, Canadian Federation for Independent Business, oktober 2006.

Carland, J. & White, L. (1980). “Valuing The Small Business”, Journal of Small Business Management, 18 (4), p. 40-48.

Churchill, N. & Hatten, C. (2004). “Non-Market-Based Transfers of Wealth and Power: A Research Framework for Family Business”, Family Business Review, 10 (1), p. 53-67.

Cornwall, J. et al. (2005): “Financieel ondernemingsmanagement: een toegepaste benadering”, Pearson Education, 298p.

Curatola, A. (2000). “Family Business Values and Estate Planning”, Strategic Management Journal, 82 (4), p. 17.

De Lembre, E. (1974): “De waardebepaling van de onderneming”, eerste druk, E. Story – Scientia, Gent, 376p.

Deknudt, G. (2008). “Een successieplanning voor ondernemers: een noodzaak”, Moneytalk, september 200, p. 33-36.

Devaney, M. (2003). “Planning a Small-Business Valuation and Sale”, Journal of Financial Planning, 16 (7), p. 56-63.

Dewulf, F. (2007). “Het bepalen van de waarde van een onderneming: waarde is niet hetzelfde als prijs”, URL: . (30/11/2008).

Dierick, P. (2006). “Familiebedrijven: hoe geef ik de fakkel door?”, Deloitte, URL: . (02/10/2008).

i i


Dukes, W. et al. (1996). “Valuation of Closely-Held Firms: A Survey”, Journal of Business Finance & Accounting, 23 (3), p. 419-438.

Feltham, T., Feltham, G., and Barnett, J. (2005). “The Dependence of Family Businesses on a Single Decision-Maker”, Journal of Small Business Management, 43 (1), p. 1-15.

Fortis Bank (2000). “Waardebepaling in de nieuwe economie”, Business to Business, september 2000 (nr. 4), p. 12-17.

Gorlas, M., (2008). “Familienunternehmen”, Wirtschaftsblatt Südwestfalen, 3/08, p. 42-60.

Hosten, W. (2008). “Herfstseminarie Belgische Kamer van Rekenplichtigen 2008”, Module 8: De waardebepaling van een onderneming, Edegem (11/12/2008).

Jones, J. (1999): “Handbook of Business Valuation”, Second Edition, John Wiley & Sons, United States of America, 620p.

Kennisbank Beleggen Em-Ha-Em Concepts (2007). “Going concern waarde”, URL: . (7/11/2008).

Kimhi, A., (1997). “Intergenerational Succession in Small Family Businesses: Borrowing Constraints and Optimal Timing of Succession”, Small Business Economics, 9 (4), p. 309318.

Kissin, W. & Zulli, R. (1988). “Valuation of a Closely Held Business”, Journal of Accountancy, 165 (6), p. 38-44.

Lambrecht, J., (2005). “Multigenerational Transition in Family Businesses: A New Explanatory Model”, Family Business Review, 18 (4), p. 267-282.

LeClair, M. (1990). “Valuing the Closely-Held Corporation: The Validity and Performance of Established Valuation Procedures”, Accounting Horizons, 4 (3), p. 31-42.

i i i


Lernout, J. (1996). Thesis: “Specifieke problemen bij waardebepaling van KMO’s: empirische studie”, KUL.

Ling, D. (1992). “Implementing Discounted Cash Flow Valuation Models: What is the Correct Discount Rate?”, Appraisal Journal, 60 (2), p. 267-274.

Lippitt, J. & Mastracchio N. (1993). “Valuing Small Businesses: Discounted Cash Flow, Earnings Capitalization, and the Cost of Replacing Capital Assets”, Journal of Small Business Management, 31 (3), p. 52-61.

MacLeod, C. & Sloan, D. (2007). “Valuing SMEs – is it an art or a science?”, Chartered Accountants Journal, 86 (1), p. 35-36.

Maes, H. (1991): “Start, groei en overname van het familiebedrijf”, tweede druk, De Financieel-Ekonomische Tijd, Antwerpen, 164p.

Maes, H. (1997): “De balans van het familiebedrijf”, eerste druk, H. Maes, Vorselaar, 176p.

Mastracchio, N. & Lippitt, J. (1996). “A Comparison of the Earnings Capitalization and the Excess Earnings Models in the Valuation of Closely-Held Businesses”, Journal of Small Business Management, 34 (1), p. 1-12.

Mesotten (-). “Goodwill – mesotten.be”, URL: . (17/10/2008).

Morris, M. (2007). “A Simple Method for Valuing the Small Local Business or Professional Practice in a Divorce”, American Journal of Family Law, 20 (4), p. 223-225.

Morris, M., Williams, R.,Allen, J. and Avila, R. (1997). “Correlates of success in family business transitions”, Journal of Business Venturing, 12 (5), p. 385-401.

Ooghe, H., & Van Wymeersch, C. (2006), Handboek Financiële Analyse van de onderneming (Deel1), Intersentia, Antwerpen, 507p.

i v


Pereiro, L. (2001). “The valuation of closely-held companies in Latin America”, Emerging Markets Review, 2, p. 330-370.

Pouseele, B. (2002): “Overdracht van een handelszaak”, Stichting Bedrijfsmanagement (SBM), 24/04/2002, Gent.

Pouseele, B. (2005). “Pouseele Bedrijfsrevisoren”, URL: . (23/10/2008).

Pratt, S. (2009). “Valuing your business”, URL: (10/02/2009).

Pratt, S. et al. (1998), “Valuing Small Businesses and Professional Practices”, McGraw-Hill, 887p.

Pricer, R. & Johnson, A. (1997). “The Accuracy of Valuation Methods in Predicting the Selling Price of Small Firms”, Journal of Small Business Management, 35 (4), p. 24-35.

Raad voor de jaarverslaggeving (2007): “Richtlijnen voor de jaarverslaggeving (voor Kleine Rechtspersonen)”, Kluwer, 265p.

Schulze, W. & Dino, R. (1996). “Survival of the Family Business”, International Council for Small Businesses, World Conference 1996 (proceedings), 3, p. 187-207.

Sliwoski, L. (1999). “Alternatives to Business Valuation Rules of Thumb for Small Businesses”, National Public Accountant, 44 (2), p. 8-11.

Spivey, M. & McMillan, J. (2003). “An Empirical Test of the Earnings Capitalization and Excess Earnings Models as Methods for Valuing Closely-Held Businesses”, Decisions Sciences Institute, 34th Annual Meeting of the Decisions Sciences Institue.

Spruyt, E. & Berquin, H. (2006): “Praktijkgids KMO-overdracht”, vijfde druk, Kluwer, Mechelen, 860p.

v


Spruyt, E. (2008). “Schenking: een zaak van wikken en wegen”, URL: . (02/10/2008).

Stavrou, E., Kleanthous, T. & Anastasiou T. (2005). “Leadership Personality and Firm Culture during Hereditary Transitions in Family Firms: Model Development and Empirical Investigation”, Journal of Small Business Management, 43 (2), p. 187-206.

Steenackers, J. (2008). “Schenking van roerende goederen: de beste aanpak”, Moneytalk, september 2008, p. 26-28.

Steenackers, J. (2008). “Successieplanning: voordeling schenken aan de volgende generatie”, Moneytalk, september 2008, p. 24-25.

Teeffelen, ALM van, Meijaard, J., and Geerts, A. (2005). “Business Succession: Economic Disaster or Blessing in Disguise?”, Conference Paper ICSB World Conference, Juni 2005, Washington DC.

Theune, D., (2000). “Planning for Succession in the Family Business”, Trusts and Estates, 139 (7), p. 29-30.

Universiteit Utrecht (2007). “SPSS: Statistische Analyses”, Universiteit Utrecht; Faculteit Sociale Wetenschappen: Afdeling Methoden & Technieken, URL: . (06/04/2009).

Vandelanotte R. (1995): “De familiale onderneming naar de 21e eeuw”, Ced. Samsom, Diegem, 460p.

Verdonck, J. (1996). Thesis: “Waardebepaling van een onderneming: KMO versus grote onderneming toegepast op een familiale KMO”, KUL.

Verdonck, J., Verdonck & Partners, Telefonisch gesprek, 19/11/2008.

v i


Viaene, J. (2008). “Uw familiale KMO en successie: Planning is winst!” , Optima, (01/09/2008).

Zimmerman, T. (2008). “Mapping out business succesvol”, Financial Post., URL: . (20/09/2008).

v i i

Bijlage 1: Samenvatting onderzoek Pricer & Johnson, 1997

BIJLAGEN: Bijlage 1: Samenvatting onderzoek Pricer & Johnson, 1997 Er wordt ingeleid door er op te wijzen dat er een leemte bestaat in de literatuur omtrent de vraag hoe accuraat de waarderingsmethoden voor kleine ondernemingen zijn in de praktijk. De bedoeling van dit onderzoek is dan ook deze leemte op te vullen, door de waarde te schatten van een steekproef van kleine ondernemingen op basis van twaalf waarderingsmethoden uit de literatuur. En vervolgens deze schattingen te vergelijken met de werkelijke prijs die betaald is voor de overname van de bedrijven in kwestie.

Er wordt hier vertrokken van een steekproef van 250 ondernemingen die in de twee voorgaande jaren verkocht waren binnen ‘Dane County’, in de staat Wisconsin, in de Verenigde Staten. Na uitzuivering van de data bleven 49 bedrijven met volledige financiële data over. Deze steekproef bestond uit 3 sectoren, namelijk ‘Retail’, ‘Service’ en ‘Manufacturing’. In ‘Table 1’ worden de toegepaste waarderingsmethoden besproken.

Dan werd de percentuele afwijking tussen de schatting en de werkelijke prijs berekend aan de hand van volgende formule:

VAR = Actual Selling Price – Predicted Selling Price

x 100

Actual Selling Price

v i i i


i x


x


De resultaten van het onderzoek kunnen als volgt samengevat worden. Na het beschouwen van de Pearson Correlaties tussen de methoden en de ‘Actual Selling Price’, kon worden vastgesteld dat slechts drie methoden significant gecorreleerd waren met laatstgenoemde variabele. Dit waren ‘CIBB’, ‘HMCE’ en ‘LMCE’ (zie ‘Table 2’). De gemiddelde procentuele afwijking in ‘Table 3’ beschouwend, werd gezien dat de ‘NBVmethode’ de laagste afwijking had (gemiddelde van 68%). Gevolgd door ‘CIBB’, met 69% en ‘HMCE’ 88%. De methoden met de hoogste gemiddelde procentuele afwijkingen waren (van hoog naar laag) ‘DISC10’ met 433%, ‘GS75’ met 386% en ‘LMFE’ met 259%.

Bij de statistische hypothese-testen werden enkel deze methoden onderzocht met gemiddelde procentuele afwijkingen van minder dan 150%. Dit waren vijf methoden, namelijk ‘CIBB’, ‘NBV’, ‘LMCE’, ‘HMCE’ en ‘EBIT5’. Een paired-t test werd gebruikt om de nulhypothese te testen die zegt dat de gemiddelde procentuele afwijking van de verschillende methoden gelijk zijn aan elkaar. Zes paren werden significant verschillend van elkaar bevonden en dus werd voor deze zes de nulhypothese verworpen. Dit ging om ‘LMCE – HMCE’, ‘LMCE – EBIT5’, ‘LMCE – NBV’, ‘HMCE – EBIT5’, ‘EBIT5 – CIBB’ en ‘EBIT5 – NBV’. Dit kan teruggevonden worden in ‘Table 5’.

x i


Vervolgens werd getest of er een significant sector-effect aanwezig is binnen de steekproef. Via een ‘one-factor ANOVA’ werd ‘Table 6’ verkregen.

Zoals uit ‘Table 6’ blijkt is er hier geen significant sector-effect aanwezig (met p = 0,10).

Conclusies: -

De CIBB-methode bleek één van de beste voorspellers te zijn en was ook hoog gecorreleerd met de variabele ‘Actual Sale Price’.

-

Net Book Value was ook een van de beste voorspellers. ‘Het feit dat kleinere onderneming nog geen goed uitgebouwde marktposities hebben, kan deels

x i i


verklaren waarom deze ondernemingen verkocht worden tegen een prijs gelijkaardig aan hun eigen vermogen.’ -

De ‘multiples of Current Earnings’ (‘LMCE’ en ‘HMCE’) scoorden meer dan gemiddeld in dit onderzoek, vooral in retail-sectoren.

-

Gross Income Multipliers op basis van de omzet bleken geen goede

voorspellers

van de Sale Price te zijn in deze studie. -

Ook de ‘Discounted Future Earnings’ (‘LMFE’ en ‘HMFE’) bleken slechte voorspellers van de verkoopprijs te zijn.

-

De veelvouden van de ‘Earnings Before Interests and Taxes’ (‘EBIT5’ en ‘EBIT10’)

l

everden ook minder goede schattingen op dan de rest. -

En ten slotte bleek de ‘multiples of Cashflow Method’ ook een slechte v oorspeller te zijn.

Algemeen werd gesteld dat terwijl niet één bepaalde methode superieur is aan de andere, er toch duidelijke verschillen in accuraatheid van de voorspellingen kunnen opgemerkt worden tussen de gehanteerde methoden. Het zou ook mogelijk zijn, volgens het onderzoek, om via één methode toch een betrouwbare voorspelling te maken van de verwachte verkoopprijs van de onderneming.

x i i i

Bijlage 2: Kolmogorov-Smirnov test voor normaalverdeling

Bijlage 2: Kolmogorov-Smirnov test voor normaalverdeling

x i v

Bijlage 3:Levene’s test voor homogeniteit van de varianties

Bijlage 3: Levene’s test voor homogeniteit van de variaties H0: de variaties zijn niet significant verschillend H1: de variaties zijn wel significant verschillend

Test of Homogeneity of Variances Levene Statistic Bookvalue

df1

df2

Sig.

15,446

3

60

,000

Omzet40

2,274

3

42

,094

Omzet75

,879

3

42

,460

EBIT5

18,201

3

60

,000

EBIT10

22,279

3

60

,000

LCEM

23,678

3

60

,000

HCEM

23,371

3

60

,000

LDCF5

20,377

3

61

,000

LDCF10

20,077

3

61

,000

HDCF5

20,045

3

61

,000

HDCF10

20,192

3

61

,000

LDFEI5

17,784

3

60

,000

LDFEI10

18,362

3

60

,000

HDFEI5

17,339

3

60

,000

HDFEI10

18,290

3

60

,000

Combinatie

22,652

3

61

,000

x v

Bijlage 4: Steekproefelementen en ‘Deal Values’ (in mil euro)

Bijlage 4: Steekproefelementen en ‘Deal Values’ (in mil euro) DEAL VALUES mil euro

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65

Naam

BvDEP nummer

ABLE 2006 ABLE 2000 ADMINISTRA CIM-HARDI AEG BELGIUM AKTUAPHARMA ALFA HOTELS MANAGEMENT ALLIA INSURANCE BROKERS AMART ATMI PACKAGING BEKAERT ADVANCED FILTRATION BELGIAN MARINE INSURERS BIOCODE-HYCEL BONAR XIRION CALORIBEL CARBODIAM CENSYDIAM COLUMBUS QUANTITATIVE MARKETING RESEARCH CORDEN PHARMACHEM CSE-SEMAPHORE BELGIUM DINH-TELECOM VLAANDEREN EASICS ENFOCUS SOFTWARE EUREMIS EYEWORKS FILM & TV DRAMA FERMAT INTERNATIONAL FILLFACTORY FLANDERS DIALOGUE COMPANY GILLAM - F.E.I. GLOBALSIGN H.M.Z. BELGIUM HOBON PLASTICS HOLDING VAN DEN BRANDE HOSTBASKET HOTEL BLOOM ! IMMOBILIERE VAN VOLXEM INTEREL CABINET STEWART EUROPEAN AFFAIRS INTERSOURCES INTERWEB KLEIMAR METHAPHARMA MEXI SOLUTIONS MOLENS TAELMAN MOUSTIK NATRAJACALI NEW DISTRIBUTION SYSTEMS NUTRIPHARM ORDINA-ITERUM SERVICES PAKHUIZEN OOSTENDE PERKINELMER CELLULAR SCIENCES BELGIUM PHONE - PLUS PRODUO SABENA FLIGHT ACADEMY SABLON DISTRIBUTION SCHEPENS AIR & SOLIDS SENIORERIE LA PAIRELLE SERVICE POINT BELGIUM SERVIPHAR THE HEATING COMPANY THE RICE CAKE FACTORY TIBOTEC-VIRCO TIE BELGIUM TOP - SENIOR TOREX RETAIL TRAVELEX UNITED PAN-EUROPE COMMUNICATIONS BELGIUM

BE0457938087 BE0457938087 BE0420898638 BE0457961942 BE0463582004 BE0426002323 BE0404482872 BE0413352434 BE0407606965 BE0430104631 BE0467220789 BE0436921949 BE0472887371 BE0461014472 BE0427691707 BE0431674447 BE0458528403 BE0450685556 BE0424576225 BE0431947037 BE0444501015 BE0450464931 BE0477133397 BE0421599414 BE0883912696 BE0468532269 BE0414767743 BE0414125464 BE0459134256 BE0453137874 BE0453868938 BE0449129301 BE0472225692 BE0476704322 BE0442735219 BE0474071266 BE0859728222 BE0455853478 BE0426557894 BE0860530550 BE0434343432 BE0449122866 BE0869780786 BE0433882879 BE0450625772 BE0472551237 BE0462846386 BE0436218304 BE0885624846 BE0465384719 BE0465784102 BE0439598654 BE0400345328 BE0874612079 BE0466522488 BE0436270564 BE0449229170 BE0428107718 BE0435235238 BE0466568713 BE0447241363 BE0437004202 BE0443909711 BE0451299329 BE0455620381

Deal Value 5,00 3,52 13,06 7,00 5,00 18,64 10,00 2,50 16,82 6,00 9,45 23,00 13,60 15,50 20,00 8,75 7,30 5,21 7,80 6,00 19,46 16,00 4,10 7,00 157,50 82,98 5,77 16,40 7,90 2,60 3,57 106,00 5,00 18,30 6,30 2,42 7,10 17,00 144,25 5,00 2,65 8,00 0,76 22,50 0,70 4,00 0,40 0,40 14,00 2,35 21,78 39,00 5,00 2,00 3,00 1,75 3,60 99,31 10,00 322,88 1,00 3,29 13,20 3,50 187,00

Benodigde jaar 2005 1999 1997 2004 2000 1998 2002 2006 1998 2004 2005 2006 2004 2001 2005 2002 2004 1999 2005 2006 1999 1999 2005 2004 2007 2003 1998 1999 2005 2001 1998 2006 2007 2004 2006 2006 2006 1999 2006 2006 2005 2007 2006 2004 2002 2001 2005 2003 2005 2005 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2001 2007 2006 2001 2002 2007 2002 2002 2005

x v i

Bijlage 5: Steekproefelementen en sectorindeling

Bijlage 5: Steekproefelementen en sectorindeling SECTOREN

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65

Naam

BvDEP nummer Classificatie

ABLE 2006 ABLE 2000 ADMINISTRA CIM-HARDI AEG BELGIUM AKTUAPHARMA ALFA HOTELS MANAGEMENT ALLIA INSURANCE BROKERS AMART ATMI PACKAGING BEKAERT ADVANCED FILTRATION BELGIAN MARINE INSURERS BIOCODE-HYCEL BONAR XIRION CALORIBEL CARBODIAM CENSYDIAM COLUMBUS QUANTITATIVE MARKETING RESEARCH CORDEN PHARMACHEM CSE-SEMAPHORE BELGIUM DINH-TELECOM VLAANDEREN EASICS ENFOCUS SOFTWARE EUREMIS EYEWORKS FILM & TV DRAMA FERMAT INTERNATIONAL FILLFACTORY FLANDERS DIALOGUE COMPANY GILLAM - F.E.I. GLOBALSIGN H.M.Z. BELGIUM HOBON PLASTICS HOLDING VAN DEN BRANDE HOSTBASKET HOTEL BLOOM ! IMMOBILIERE VAN VOLXEM INTEREL CABINET STEWART EUROPEAN AFFAIRS INTERSOURCES INTERWEB KLEIMAR METHAPHARMA MEXI SOLUTIONS MOLENS TAELMAN MOUSTIK NATRAJACALI NEW DISTRIBUTION SYSTEMS NUTRIPHARM ORDINA-ITERUM SERVICES PAKHUIZEN OOSTENDE PERKINELMER CELLULAR SCIENCES BELGIUM PHONE - PLUS PRODUO SABENA FLIGHT ACADEMY SABLON DISTRIBUTION SCHEPENS AIR & SOLIDS SENIORERIE LA PAIRELLE SERVICE POINT BELGIUM SERVIPHAR THE HEATING COMPANY THE RICE CAKE FACTORY TIBOTEC-VIRCO TIE BELGIUM TOP - SENIOR TOREX RETAIL TRAVELEX UNITED PAN-EUROPE COMMUNICATIONS BELGIUM

BE0457938087 BE0457938087 BE0420898638 BE0457961942 BE0463582004 BE0426002323 BE0404482872 BE0413352434 BE0407606965 BE0430104631 BE0467220789 BE0436921949 BE0472887371 BE0461014472 BE0427691707 BE0431674447 BE0458528403 BE0450685556 BE0424576225 BE0431947037 BE0444501015 BE0450464931 BE0477133397 BE0421599414 BE0883912696 BE0468532269 BE0414767743 BE0414125464 BE0459134256 BE0453137874 BE0453868938 BE0449129301 BE0472225692 BE0476704322 BE0442735219 BE0474071266 BE0859728222 BE0455853478 BE0426557894 BE0860530550 BE0434343432 BE0449122866 BE0869780786 BE0433882879 BE0450625772 BE0472551237 BE0462846386 BE0436218304 BE0885624846 BE0465384719 BE0465784102 BE0439598654 BE0400345328 BE0874612079 BE0466522488 BE0436270564 BE0449229170 BE0428107718 BE0435235238 BE0466568713 BE0447241363 BE0437004202 BE0443909711 BE0451299329 BE0455620381

Manufacturing Manufacturing IT/Telecommunication/TV Wholesale Wholesale Service Service Manufacturing Manufacturing Manufacturing Service Manufacturing Manufacturing Wholesale Manufacturing Service Service Manufacturing Manufacturing Manufacturing Manufacturing IT/Telecommunication/TV IT/Telecommunication/TV IT/Telecommunication/TV IT/Telecommunication/TV Manufacturing IT/Telecommunication/TV IT/Telecommunication/TV IT/Telecommunication/TV Manufacturing Manufacturing Service IT/Telecommunication/TV Service Service Service IT/Telecommunication/TV IT/Telecommunication/TV Service Manufacturing IT/Telecommunication/TV Manufacturing Retail Manufacturing Retail Manufacturing IT/Telecommunication/TV Service Manufacturing IT/Telecommunication/TV Wholesale Service Wholesale Manufacturing Service IT/Telecommunication/TV Manufacturing Manufacturing Manufacturing Manufacturing IT/Telecommunication/TV Service IT/Telecommunication/TV Service IT/Telecommunication/TV

x v i i

Bijlage 6: Berekende waarden volgens de 16 methoden (in dz euro)


1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65

Naam Bedrijf ABLE 2006 ABLE 2000 ADMINISTRA CIM-HARDI AEG BELGIUM AKTUAPHARMA ALFA HOTELS MANAGEMENT ALLIA INSURANCE BROKERS AMART ATMI PACKAGING BEKAERT ADVANCED FILTRATION BELGIAN MARINE INSURERS BIOCODE-HYCEL BONAR XIRION CALORIBEL CARBODIAM CENSYDIAM COLUMBUS QUANTITATIVE MARKETING RESEARCH CORDEN PHARMACHEM CSE-SEMAPHORE BELGIUM DINH-TELECOM VLAANDEREN EASICS ENFOCUS SOFTWARE EUREMIS EYEWORKS FILM & TV DRAMA FERMAT INTERNATIONAL FILLFACTORY FLANDERS DIALOGUE COMPANY GILLAM - F.E.I. GLOBALSIGN H.M.Z. BELGIUM HOBON PLASTICS HOLDING VAN DEN BRANDE HOSTBASKET HOTEL BLOOM ! IMMOBILIERE VAN VOLXEM INTEREL CABINET STEWART EUROPEAN AFFAIRS INTERSOURCES INTERWEB KLEIMAR METHAPHARMA MEXI SOLUTIONS MOLENS TAELMAN MOUSTIK NATRAJACALI NEW DISTRIBUTION SYSTEMS NUTRIPHARM ORDINA-ITERUM SERVICES PAKHUIZEN OOSTENDE PERKINELMER CELLULAR SCIENCES BELGIUM PHONE - PLUS PRODUO SABENA FLIGHT ACADEMY SABLON DISTRIBUTION SCHEPENS AIR & SOLIDS SENIORERIE LA PAIRELLE SERVICE POINT BELGIUM SERVIPHAR THE HEATING COMPANY THE RICE CAKE FACTORY TIBOTEC-VIRCO TIE BELGIUM TOP - SENIOR TOREX RETAIL TRAVELEX UNITED PAN-EUROPE COMMUNICATIONS BELGIUM

Jaar 2005 1999 1997 2004 2000 1998 2002 2006 1998 2004 2005 2006 2004 2001 2005 2002 2004 1999 2005 2006 1999 1999 2005 2004 2007 2003 1998 1999 2005 2001 1998 2006 2007 2004 2006 2006 2006 1999 2006 2006 2005 2007 2006 2004 2002 2001 2005 2003 2005 2005 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2001 2007 2006 2001 2002 2007 2002 2002 2005

Bookvalue 279 204 496 5616 310 4585 489 1216 764 1875 2752 9570 180 1077 3366 2877 2018 -4993 1676 308 913 1131 159 1032 103234 6863 -267 9183 3976 2004 1560 1569 -525 -388 12067 128 1784 23 32545 588 824 2090 820 6933 -13905 87 301 179 905 1407 -2427 2310 -562 127 649 58 58054 253 64966 -244 350 1782 3254 22175

Omzet40 390 1396,4 9685,6 1477,6 5186,4 3360 985,6 4928,4 2650,4 4115,6 2484 5392,4 1632,8 296,8 895,6 515,2 495,6 1810,4 698,8 6830,8 3993,6 456 4004,4 3926,8 2330,8 3059,6 162446,4 828,8 4070 12483,6 1248,8 872,8 3744,8 5734,4 5496 4802,4 1931,6 566,8 192,4 50977,6 996,8 1012,8 509,6 2580 1575,2 12888,8

Omzet75 731,25 2618,25 18160,5 2770,5 9724,5 6300 1848 9240,75 4969,5 7716,75 4657,5 10110,75 3061,5 556,5 1679,25 966 929,25 3394,5 1310,25 12807,75 7488 855 7508,25 7362,75 4370,25 5736,75 304587 1554 7631,25 23406,75 2341,5 1636,5 7021,5 10752 10305 9004,5 3621,75 1062,75 360,75 95583 1869 1899 955,5 4837,5 2953,5 24166,5

EBIT5 595 1145 260 15000 2115 1485 4530 695 1500 2920 6055 -2800 -565 8615 8620 -1270 6950 -14395 2950 205 930 15 5 4280 30900 9250 -3820 4045 3030 -645 5065 1075 -3630 -6860 -1020 425 1530 55 5535 -5415 2705 2925 5195 27270 -11475 150 -840 60 2085 2600 3630 220 -205 85 1525 -25 9075 -825 -45545 715 935 12695 3450 44655

EBIT10 1190 2290 520 30000 4230 2970 9060 1390 3000 5840 12110 -5600 -1130 17230 17240 -2540 13900 -28790 5900 410 1860 30 10 8560 61800 18500 -7640 8090 6060 -1290 10130 2150 -7260 -13720 -2040 850 3060 110 11070 -10830 5410 5850 10390 54540 -22950 300 -1680 120 4170 5200 7260 440 -410 170 3050 -50 18150 -1650 -91090 1430 1870 25390 6900 89310

LCEM 7572,26 3144,87 613,45 21317,73 4585,23 3219,42 13411,92 4454,56 4119,91 7058,43 12819,71 -5111,91 -1059,04 15549,53 16169,51 -3287,77 45532,46 -26982,2 29241,76 526,58 2554,35 35,39 9,79 10098,28 72905,79 10711,85 -5198,6 9543,82 7149,01 -3565,5 13911,58 2134,58 -4940,03 -7533,32 -1923,5 11990,28 23176,97 129,77 9641,35 -10149,95 10046,82 13885,45 11262,53 74900,05 -17251,67 411,99 -1996,48 573,79 4919,37 25744 40598,05 1085,18 343,62 338,57 4797,09 -46,86 15484,78 -35510,45 -85370,2 1686,98 8472,68 106159,69 3996,38 213227,36

HCEM 6838,24 2893,64 533,11 18769,73 3993,37 2803,86 11589,32 4052,85 3790,8 6506,6 11171,74 -4731,86 -979,92 13606,49 14961,3 -2850,52 38634,48 -24966,33 26474,21 484,99 2350,3 30,76 8,55 8775,83 63358,23 9983 -4582,36 8293,98 6212,8 -3249,85 12800,26 1863,25 -4354,45 -6676,9 -1681,24 9892,42 19363,19 112,77 8444,35 -9391,64 8633,84 12680,73 9808,78 68916,72 -15167,57 379,08 -1734,7 483,23 4275,14 21666,77 34092,73 926,46 306,02 290,47 4139,01 -43,36 14348,01 -31761,3 -78992,11 1466,06 7142,69 89634,03 3537,25 182173,51

LDCF5 1489,5 1734,37 2500,98 14794,45 2883,36 6818,22 8491,11 1999,23 10725,51 10111,67 10574,05 3995,8 3684,05 11168,16 21016,57 -559,21 22180,93 -24629,81 20452,62 368,67 5342,16 247,74 14141,75 35392,85 71148,03 407110,42 -2476,82 60495,29 30176,76 2116,07 13595,72 1467,01 10854,88 -6145,28 1450,7 14154,84 9004,49 507,27 199356,09 -8209,94 5300,7 11093,98 7978,08 65706,9 -14922,04 700,39 961,74 525,68 12661,87 5759,6 6509,2 54863,3 7504,39 387,69 5090,1 2032,33 16,59 -28772,26 535,59 -454451,77 2170,66 1934,43 44724,94 6381,74 147228,84

x v i i i


1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65

Naam Bedrijf ABLE 2006 ABLE 2000 ADMINISTRA CIM-HARDI AEG BELGIUM AKTUAPHARMA ALFA HOTELS MANAGEMENT ALLIA INSURANCE BROKERS AMART ATMI PACKAGING BEKAERT ADVANCED FILTRATION BELGIAN MARINE INSURERS BIOCODE-HYCEL BONAR XIRION CALORIBEL CARBODIAM CENSYDIAM COLUMBUS QUANTITATIVE MARKETING RESEARCH CORDEN PHARMACHEM CSE-SEMAPHORE BELGIUM DINH-TELECOM VLAANDEREN EASICS ENFOCUS SOFTWARE EUREMIS EYEWORKS FILM & TV DRAMA FERMAT INTERNATIONAL FILLFACTORY FLANDERS DIALOGUE COMPANY GILLAM - F.E.I. GLOBALSIGN H.M.Z. BELGIUM HOBON PLASTICS HOLDING VAN DEN BRANDE HOSTBASKET HOTEL BLOOM ! IMMOBILIERE VAN VOLXEM INTEREL CABINET STEWART EUROPEAN AFFAIRS INTERSOURCES INTERWEB KLEIMAR METHAPHARMA MEXI SOLUTIONS MOLENS TAELMAN MOUSTIK NATRAJACALI NEW DISTRIBUTION SYSTEMS NUTRIPHARM ORDINA-ITERUM SERVICES PAKHUIZEN OOSTENDE PERKINELMER CELLULAR SCIENCES BELGIUM PHONE - PLUS PRODUO SABENA FLIGHT ACADEMY SABLON DISTRIBUTION SCHEPENS AIR & SOLIDS SENIORERIE LA PAIRELLE SERVICE POINT BELGIUM SERVIPHAR THE HEATING COMPANY THE RICE CAKE FACTORY TIBOTEC-VIRCO TIE BELGIUM TOP - SENIOR TOREX RETAIL TRAVELEX UNITED PAN-EUROPE COMMUNICATIONS BELGIUM

LDCF10 2979 3468,74 5001,96 29588,9 5766,72 13636,44 16982,23 3998,47 21451,02 20223,34 21148,1 7991,6 7368,1 22336,32 42033,14 -1118,42 44361,86 -49259,62 40905,24 737,34 10684,32 495,48 28283,5 70785,7 142296,06 814220,84 -4953,64 120990,58 60353,52 4232,14 27191,44 2934,02 21709,76 -12290,56 2901,4 28309,68 18008,98 1014,54 398712,18 -16419,88 10601,4 22187,96 15956,16 131413,8 -29844,08 1400,78 1923,48 1051,36 25323,74 11519,2 13018,4 109726,6 15008,78 775,38 10180,2 4064,66 33,18 -57544,52 1071,18 -908903,54 4341,32 3868,86 89449,88 12763,48 294457,68

HDCF5 1368,3 1510,5 2173,45 13052,7 2511,2 5938,14 7365,76 1853,7 9868,71 9286,2 9192,58 3699,14 3395,57 9773,93 19359,73 -495,41 18994,44 -22789,69 18517,54 340,09 4915,4 215,29 11750,09 30618,88 61830,66 364533,45 -2183,22 52572,98 25406,28 1966,51 12509,64 1291,1 9263,36 -5398,82 1253,88 11685,09 7635,72 440,84 171227,23 -7596,56 4588,83 10219,53 6948,28 60559,39 -13185,87 644,44 844,87 461,12 11650,39 4954,38 5669,37 47541,81 6397,46 345,02 4278,57 1786,41 15,47 -26622,66 492,8 -420499,22 1886,39 1680,32 38084,07 5633,1 127869,86

HDCF10 2736,7 3021 4346,9 26105,41 5022,4 11876,28 14731,52 3707,4 19737,42 18572,4 18385,16 7398,28 6791,14 19547,86 38719,46 -990,82 37988,88 -45579,38 37035,08 680,18 9830,8 430,58 23500,18 61237,76 123661,32 729066,9 -4366,44 105145,96 50812,56 3933,02 25019,28 2582,2 18526,72 -10797,64 2507,76 23370,18 15271,44 881,68 342454,46 -15193,12 9177,66 20439,06 13896,56 121118,78 -26371,74 1288,88 1689,74 922,24 23300,78 9908,76 11338,74 95083,62 12794,92 690,04 8557,14 3572,82 30,94 -53245,32 985,6 -840998,44 3772,78 3360,64 76168,14 11266,2 255739,72

LDFEI5 3192,51 1840,23 1403,85 12740,27 2731,62 3241,09 7808,96 2012,21 2403,28 10943,38 10299,16 -3701,58 1220,45 9113,03 22196,02 -3277,72 34608,9 -27328,96 11610,91 286,09 1867,69 45 9,86 46457,76 70876,69 21711,95 -5184,99 50762,72 30173,35 116,8 7676,77 2319,67 -4946,83 -10275,83 -1617,79 607,03 9612,61 129,77 438622,13 -10000 6447,79 2217,39 7761,28 56813,62 -18777,64 164,8 -204,13 576,02 8971,46 6098,71 96291,23 6346,09 -918,46 443,98 1760,8 -84,35 -40140,58 -1546,39 -454657,96 1686,98 4654,92 63703,11 4163,97 230250,63

LDFEI10 6385,02 3680,46 2807,7 25480,54 5463,24 6482,18 15617,92 4024,42 4806,56 21886,76 20598,32 -7403,16 2440,9 18226,06 44392,04 -6555,44 69217,8 -54657,92 23221,82 572,18 3735,38 90 19,72 92915,52 141753,38 43423,9 -10369,98 101525,44 60346,7 233,6 15353,54 4639,34 -9893,66 -20551,66 -3235,58 1214,06 19225,22 259,54 877244,26 -20000 12895,58 4434,78 15522,56 113627,24 -37555,28 329,6 -408,26 1152,04 17942,92 12197,42 192582,46 12692,18 -1836,92 887,96 3521,6 -168,7 -80281,16 -3092,78 -909315,92 3373,96 9309,84 127406,22 8327,94 460501,26

HDFEI5 2894,25 1693,22 1220 11242,12 2379,03 2822,74 6754,76 1852,09 2211,3 9994,19 8997,3 -3442,95 1109,65 7973,92 20365,34 -2844,52 29261,89 -25287,19 10566,18 264,08 1718,5 41,35 8,92 38728,5 61594,86 19977,51 -4570,37 44144,96 25401,94 109,06 7063,52 2008,51 -4360,44 -9034,46 -1415,99 528,67 8108,6 112,77 359179,26 -9252,89 5541,28 2054,14 6759,47 52275,11 -16509,19 151,63 -179,94 483,47 7627 5203,71 79789,5 5356,28 -849,84 377,53 1536,23 -78,05 -37141,64 -1430,86 -420690 1466,06 3938,06 53771,65 3679,23 196362,31

HDFEI10 5788,5 3386,44 2440 22484,24 4758,06 5645,48 13509,52 3704,18 4422,6 19988,38 17994,6 -6885,9 2219,3 15947,84 40730,68 -5689,04 58523,78 -50574,38 21132,36 528,16 3437 82,7 17,84 77457 123189,72 39955,02 -9140,74 88289,92 50803,88 218,12 14127,04 4017,02 -8720,88 -18068,92 -2831,98 1057,34 16217,2 225,54 718358,52 -18505,78 11082,56 4108,28 13518,94 104550,22 -33018,38 303,26 -359,88 966,94 15254 10407,42 159579 10712,56 -1699,68 755,06 3072,46 -156,1 -74283,28 -2861,72 -841380 2932,12 7876,12 107543,3 7358,46 392724,62

x i x

Combinatie 2394,96 1306,06 1013,16 12227,69 2261,72 3526,95 5367,74 2476,01 3626,96 5657 7633,72 546,66 1344,78 7282,79 11798 -349,91 19171,76 -14506,47 10302,79 316,49 1953,8 324,77 2071,19 14207,6 53602,76 69572,96 -3084,59 20372,25 10747,17 698,19 7154,2 1561,37 -212,62 -4216,43 1840,73 4531,84 7684,3 148,88 123229,54 -6213,62 3853,63 5673,23 5906,31 38072,97 -11498,97 282,43 -122,66 333,36 11650,39 3931,89 7046,88 28020,51 3335,43 160,97 954,23 1927,13 19,91 11448,39 -5379,09 -149957,92 966,52 2809,21 33091,13 3521,46 97687,41

Bijlage 7: Percent variatie per methode, per bedrijf


1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65

Naam Bedrijf ABLE 2006 ABLE 2000 ADMINISTRA CIM-HARDI AEG BELGIUM AKTUAPHARMA ALFA HOTELS MANAGEMENT ALLIA INSURANCE BROKERS AMART ATMI PACKAGING BEKAERT ADVANCED FILTRATION BELGIAN MARINE INSURERS BIOCODE-HYCEL BONAR XIRION CALORIBEL CARBODIAM CENSYDIAM COLUMBUS QUANTITATIVE MARKETING RESEARCH CORDEN PHARMACHEM CSE-SEMAPHORE BELGIUM DINH-TELECOM VLAANDEREN EASICS ENFOCUS SOFTWARE EUREMIS EYEWORKS FILM & TV DRAMA FERMAT INTERNATIONAL FILLFACTORY FLANDERS DIALOGUE COMPANY GILLAM - F.E.I. GLOBALSIGN H.M.Z. BELGIUM HOBON PLASTICS HOLDING VAN DEN BRANDE HOSTBASKET HOTEL BLOOM ! IMMOBILIERE VAN VOLXEM INTEREL CABINET STEWART EUROPEAN AFFAIRS INTERSOURCES INTERWEB KLEIMAR METHAPHARMA MEXI SOLUTIONS MOLENS TAELMAN MOUSTIK NATRAJACALI NEW DISTRIBUTION SYSTEMS NUTRIPHARM ORDINA-ITERUM SERVICES PAKHUIZEN OOSTENDE PERKINELMER CELLULAR SCIENCES BELGIUM PHONE - PLUS PRODUO SABENA FLIGHT ACADEMY SABLON DISTRIBUTION SCHEPENS AIR & SOLIDS SENIORERIE LA PAIRELLE SERVICE POINT BELGIUM SERVIPHAR THE HEATING COMPANY THE RICE CAKE FACTORY TIBOTEC-VIRCO TIE BELGIUM TOP - SENIOR TOREX RETAIL TRAVELEX UNITED PAN-EUROPE COMMUNICATIONS BELGIUM Gemiddelde:

Jaar 2005 1999 1997 2004 2000 1998 2002 2006 1998 2004 2005 2006 2004 2001 2005 2002 2004 1999 2005 2006 1999 1999 2005 2004 2007 2003 1998 1999 2005 2001 1998 2006 2007 2004 2006 2006 2006 1999 2006 2006 2005 2007 2006 2004 2002 2001 2005 2003 2005 2005 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2001 2007 2006 2001 2002 2007 2002 2002 2005

Bookvalue 94,42 94,20 96,20 19,77 93,80 75,40 95,11 51,36 95,46 68,75 70,88 58,39 98,68 93,05 83,17 67,12 72,36 195,83 78,51 94,87 95,31 92,93 96,12 85,26 34,45 91,73 104,63 44,01 49,67 22,92 56,30 98,52 110,50 102,12 91,54 94,71 74,87 99,86 77,44 88,24 68,91 73,88 7,89 69,19 2086,43 97,83 24,75 55,25 61,49 93,54 106,22 53,80 128,10 95,77 62,91 98,39 41,54 97,47 79,88 124,40 89,36 86,50 7,03 88,14

Omzet40 88,92 89,31 38,37 85,22 107,46 44,00 95,71 63,76 82,90 79,42 71,61 3,50 79,07 95,05 95,40 96,78 87,91 74,14 99,56 91,77 75,65 94,23 54,02 9,99 53,38 83,28 12,61 68,72 49,13 44,52 78,40 118,20 59,35 73,67 85,91 3,95 3,42 81,11 94,66 48,67 90,03 99,69 49,04 80,45 54,99 93,11

Omzet75 79,23 79,95 159,44 72,30 288,98 5,00 91,97 32,05 67,94 61,42 46,77 94,06 60,75 90,73 91,37 93,96 77,34 51,51 99,17 84,57 54,34 89,18 188,78 106,24 12,60 68,65 111,15 41,36 4,61 4,03 234,50 309,13 198,79 50,63 73,58 80,09 81,09 64,58 89,98 3,75 81,31 99,41 4,45 63,35 15,61 87,08

EBIT5 88,10 67,47 98,01 114,29 57,70 92,03 54,70 72,20 91,08 51,33 35,93 112,17 104,15 44,42 56,90 114,51 4,79 376,30 62,18 96,58 95,22 99,91 99,88 38,86 80,38 88,85 166,20 75,34 61,65 124,81 41,88 98,99 172,60 137,49 116,19 82,44 78,45 99,68 96,16 208,30 2,08 63,44 583,55 21,20 1739,29 96,25 310,00 85,00 11,28 88,06 90,69 95,60 110,25 97,17 12,86 100,69 90,86 108,25 114,11 28,50 71,58 3,83 1,43 76,12

EBIT10 76,20 34,94 96,02 328,57 15,40 84,07 9,40 44,40 82,16 2,67 28,15 124,35 108,31 11,16 13,80 129,03 90,41 652,59 24,36 93,17 90,44 99,81 99,76 22,29 60,76 77,71 232,41 50,67 23,29 149,62 183,75 97,97 245,20 174,97 132,38 64,88 56,90 99,35 92,33 316,60 104,15 26,88 1267,11 142,40 3378,57 92,50 520,00 70,00 77,45 76,12 81,38 91,20 120,50 94,33 74,29 101,39 81,72 116,50 128,21 43,00 43,16 92,35 97,14 52,24

LCEM 51,45 10,66 95,30 204,54 8,30 82,73 34,12 78,18 75,51 17,64 35,66 122,23 107,79 0,32 19,15 137,57 523,73 617,89 274,89 91,22 86,87 99,78 99,76 44,26 53,71 87,09 190,10 41,81 9,51 237,13 289,68 97,99 198,80 141,17 130,53 395,47 226,44 99,24 93,32 303,00 279,13 73,57 1381,91 232,89 2564,52 89,70 599,12 43,45 109,33 18,20 4,10 78,30 82,82 88,71 174,12 101,30 84,41 455,10 126,44 68,70 157,53 704,24 14,18 14,03

HCEM 36,76 17,79 95,92 168,14 20,13 84,96 15,89 62,11 77,46 8,44 18,22 120,57 107,21 12,22 25,19 132,58 429,24 579,20 239,41 91,92 87,92 99,81 99,79 25,37 59,77 87,97 179,42 49,43 21,36 224,99 258,55 98,24 187,09 136,49 126,69 308,78 172,72 99,34 94,15 287,83 225,81 58,51 1190,63 206,30 2266,80 90,52 533,68 20,81 81,92 0,52 12,58 81,47 84,70 90,32 136,51 101,20 85,55 417,61 124,46 46,61 117,10 579,05 1,06 2,58

LDCF5 70,21 50,73 80,85 111,35 42,33 63,42 15,09 20,03 36,23 68,53 11,89 82,63 72,91 27,95 5,08 106,39 203,85 572,74 162,21 93,86 72,55 98,45 244,92 405,61 54,83 390,61 142,93 268,87 281,98 18,61 280,83 98,62 117,10 133,58 76,97 484,91 26,82 97,02 38,20 264,20 100,03 38,67 949,75 192,03 2231,72 82,49 140,44 31,42 9,56 145,09 70,11 40,68 50,09 80,62 69,67 16,13 99,54 128,97 94,64 240,75 117,07 41,20 238,83 82,34 21,27

111,05

70,22

85,80

122,82

178,01

204,07

181,33

166,29

x x


1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65

Naam Bedrijf ABLE 2006 ABLE 2000 ADMINISTRA CIM-HARDI AEG BELGIUM AKTUAPHARMA ALFA HOTELS MANAGEMENT ALLIA INSURANCE BROKERS AMART ATMI PACKAGING BEKAERT ADVANCED FILTRATION BELGIAN MARINE INSURERS BIOCODE-HYCEL BONAR XIRION CALORIBEL CARBODIAM CENSYDIAM COLUMBUS QUANTITATIVE MARKETING RESEARCH CORDEN PHARMACHEM CSE-SEMAPHORE BELGIUM DINH-TELECOM VLAANDEREN EASICS ENFOCUS SOFTWARE EUREMIS EYEWORKS FILM & TV DRAMA FERMAT INTERNATIONAL FILLFACTORY FLANDERS DIALOGUE COMPANY GILLAM - F.E.I. GLOBALSIGN H.M.Z. BELGIUM HOBON PLASTICS HOLDING VAN DEN BRANDE HOSTBASKET HOTEL BLOOM ! IMMOBILIERE VAN VOLXEM INTEREL CABINET STEWART EUROPEAN AFFAIRS INTERSOURCES INTERWEB KLEIMAR METHAPHARMA MEXI SOLUTIONS MOLENS TAELMAN MOUSTIK NATRAJACALI NEW DISTRIBUTION SYSTEMS NUTRIPHARM ORDINA-ITERUM SERVICES PAKHUIZEN OOSTENDE PERKINELMER CELLULAR SCIENCES BELGIUM PHONE - PLUS PRODUO SABENA FLIGHT ACADEMY SABLON DISTRIBUTION SCHEPENS AIR & SOLIDS SENIORERIE LA PAIRELLE SERVICE POINT BELGIUM SERVIPHAR THE HEATING COMPANY THE RICE CAKE FACTORY TIBOTEC-VIRCO TIE BELGIUM TOP - SENIOR TOREX RETAIL TRAVELEX UNITED PAN-EUROPE COMMUNICATIONS BELGIUM Gemiddelde:

LDCF10 40,42 1,46 61,70 322,70 15,33 26,84 69,82 59,94 27,53 237,06 123,79 65,25 45,82 44,11 110,17 112,78 507,70 1045,48 424,43 87,71 45,10 96,90 589,84 911,22 9,65 881,23 185,85 637,75 663,97 62,77 661,66 97,23 334,20 167,16 53,95 1069,82 153,65 94,03 176,40 428,40 300,05 177,35 1999,49 484,06 4363,44 64,98 380,87 162,84 80,88 390,18 40,23 181,35 200,18 61,23 239,34 132,27 99,08 157,94 89,29 381,50 334,13 17,59 577,65 264,67 57,46

HDCF5 72,63 57,09 83,36 86,47 49,78 68,14 26,34 25,85 41,33 54,77 2,72 83,92 75,03 36,94 3,20 105,66 160,20 537,42 137,40 94,33 74,74 98,65 186,59 337,41 60,74 339,30 137,84 220,57 221,60 24,37 250,41 98,78 85,27 129,50 80,10 382,85 7,55 97,41 18,70 251,93 73,16 27,74 814,25 169,15 1983,70 83,89 111,22 15,28 16,78 110,82 73,97 21,90 27,95 82,75 42,62 2,08 99,57 126,81 95,07 230,23 88,64 48,93 188,52 60,95 31,62

HDCF10 45,27 14,18 66,72 272,93 0,45 36,29 47,32 48,30 17,34 209,54 94,55 67,83 50,07 26,12 93,60 111,32 420,40 974,84 374,81 88,66 49,48 97,31 473,18 774,83 21,48 778,61 175,67 541,13 543,20 51,27 600,82 97,56 270,53 159,00 60,19 865,71 115,09 94,81 137,40 403,86 246,33 155,49 1728,49 438,31 3867,39 67,78 322,44 130,56 66,43 321,65 47,94 143,80 155,90 65,50 185,24 104,16 99,14 153,62 90,14 360,47 277,28 2,15 477,03 221,89 36,76

LDFEI5 36,15 47,72 89,25 82,00 45,37 82,61 21,91 19,51 85,71 82,39 8,99 116,09 91,03 41,21 10,98 137,46 374,09 624,55 48,86 95,23 90,40 99,72 99,76 563,68 55,00 73,83 189,86 209,53 281,94 95,51 115,04 97,81 198,94 156,15 125,68 74,92 35,39 99,24 204,07 300,00 143,31 72,28 921,22 152,50 2782,52 95,88 151,03 44,01 281,76 72,00 146,90 26,92 145,92 85,20 0,62 102,34 140,42 115,46 240,81 68,70 41,49 382,60 18,97 23,13

LDFEI10 27,70 4,56 78,50 264,01 9,26 65,22 56,18 60,98 71,42 264,78 117,97 132,19 82,05 17,59 121,96 174,92 848,19 1149,10 197,72 90,46 80,80 99,44 99,52 1227,36 10,00 47,67 279,72 519,06 663,88 91,02 330,07 95,62 297,87 212,30 151,36 49,83 170,78 98,47 508,14 500,00 386,63 44,57 1942,44 405,01 5465,04 91,76 202,07 188,01 663,53 44,00 393,80 153,84 191,85 70,40 101,23 104,69 180,84 130,93 381,63 237,40 182,97 865,20 137,94 146,26

HDFEI5 42,12 51,90 90,66 60,60 52,42 84,86 32,45 25,92 86,85 66,57 4,79 114,97 91,84 48,56 1,83 132,51 300,85 585,36 35,46 95,60 91,17 99,74 99,78 453,26 60,89 75,92 179,21 169,18 221,54 95,81 97,86 98,11 187,21 149,37 122,48 78,15 14,21 99,34 149,00 285,06 109,10 74,32 789,40 132,33 2458,46 96,21 144,99 20,87 224,55 76,11 104,59 7,13 142,49 87,42 12,22 102,17 137,40 114,31 230,29 46,61 19,70 307,36 5,12 5,01

HDFEI10 15,77 3,79 81,32 221,20 4,84 69,71 35,10 48,17 73,71 233,14 90,42 129,94 83,68 2,89 103,65 165,02 701,70 1070,72 170,93 91,20 82,34 99,48 99,56 1006,53 21,78 51,85 258,42 438,35 543,09 91,61 295,72 96,21 274,42 198,74 144,95 56,31 128,41 98,67 398,00 470,12 318,21 48,65 1678,81 364,67 4816,91 92,42 189,97 141,74 549,11 52,22 309,18 114,25 184,98 74,83 75,57 104,34 174,80 128,62 360,59 193,21 139,40 714,72 110,24 110,01

Combinatie 52,10 62,90 92,24 74,68 54,77 81,08 46,32 0,96 78,44 5,72 19,22 97,62 90,11 53,01 41,01 104,00 162,63 378,44 32,09 94,73 89,96 97,97 49,48 102,97 65,97 16,16 153,46 24,22 36,04 73,15 100,40 98,53 104,25 123,04 70,78 87,27 8,23 99,12 14,57 224,27 45,42 29,08 677,15 69,21 1742,71 92,94 130,67 16,66 16,78 67,31 67,65 28,15 33,29 91,95 68,19 10,12 99,45 88,47 153,79 146,44 3,35 14,61 150,69 0,61 47,76

338,29

146,68

294,42

180,68

345,00

160,65

301,54

110,07

x x i

Bijlage 8: Grafische voorstelling verbanden beste methoden, met bisectrices

Bijlage 8: Grafische voorstelling verbanden beste methoden met bisectrices

x x i i

Bijlage 8: Grafische voorstelling verbanden beste methoden, met bisectrices

x x i i i

DE WAARDEBEPALING VAN KMO S IN HET GEVAL VAN EEN OVERDRACHT

Recommend Documents