Vorhersage von Fusionen und Übernahmen: Ein neuer Ansatz

Fusionen und Übernahmen (M&A) sind mega wichtige Sachen für Unternehmen, die wachsen oder ihre Marktpräsenz umgestalten wollen. Da die Bedeutung von M&A steigt, kann es hilfreich sein, zu wissen, wie man diese Aktionen vorhersagen kann, um besser zu strategisieren. In diesem Artikel geht's darum, wie man M&A-Aktivitäten mit Hilfe von Branchennetzwerken und anderen relevanten Faktoren vorhersagen kann.

#Bedeutung von Fusionen und Übernahmen

M&A-Aktivitäten sind entscheidend für Unternehmen, um ihre Marktposition zu festigen. Damit können Firmen expandieren, neue Stärken gewinnen und bessere Produkte oder Dienstleistungen schaffen. Besonders in wettbewerbsintensiven Branchen suchen Firmen ständig nach Wegen, sich abzuheben. M&A-Transaktionen machen einen spürbaren Teil der Wirtschaft aus, manchmal bis zu zehn Prozent des gesamten BIP.

#Was treibt Fusionen und Übernahmen an?

In jeder erfolgreichen M&A-Transaktion suchen Firmen normalerweise nach Komplementarität. Das bedeutet, dass eine Firma ihre Fähigkeiten oder Marktposition verbessern kann, indem sie ein anderes Unternehmen übernimmt, das zusätzlichen Wert bietet. Die Fähigkeit, geeignete Übernahme-Kandidaten zu erkennen, ist ein entscheidender Faktor dafür, ob eine M&A erfolgreich sein wird.

Viele Studien haben sich darauf konzentriert, was diese Transaktionen antreibt. Traditionell schaut man auf Faktoren wie Unternehmensgrösse, finanzielle Gesundheit und Effizienz des Managements. Aktuelle Forschung erkennt jedoch auch den Einfluss dessen, was im gleichen Markt oder lokalen Umfeld passiert. Dieser Peer-Effekt bedeutet, dass Firmen nicht nur von ihren eigenen Zielen getrieben werden, sondern auch von dem, was Wettbewerber tun. Wenn ein naher Konkurrent eine erfolgreiche Übernahme macht, könnte das andere ermutigen, es ihm gleichzutun.

#Herausforderungen in der aktuellen Forschung

Trotz vieler Studien zu M&A-Vorhersagen bleiben Lücken bestehen. Die meisten Vorhersagemodelle betrachten nur eine Seite der Transaktion – entweder den Käufer oder das Ziel – aber nicht beide gleichzeitig. Das schränkt ihre Nützlichkeit ein, da beide Parteien zustimmen müssen, damit ein Deal zustande kommt.

Ausserdem basieren die meisten Modelle stark darauf, kontinuierliche Daten in feste Grössen zu transformieren, was zu einem Verlust wichtiger Informationen führen kann. Zudem ist die tatsächliche Anzahl der M&A-Events oft klein im Vergleich zur Gesamtzahl der Unternehmen, was es schwierig macht, zukünftige Transaktionen genau vorherzusagen.

#Der Bedarf an einem neuen Ansatz

Um die Probleme bestehender Vorhersagemodelle anzugehen, braucht man einen neuen Ansatz. Diese neue Methode sollte sich auf beide Seiten der M&A-Transaktionen konzentrieren und die Dynamik der Unternehmensbeziehungen über die Zeit berücksichtigen. Durch die Schaffung eines Modells, das Branchennetzwerke nutzt und die Interaktionen zwischen Unternehmen erfasst, können Firmen ein klareres Bild von potenziellem M&A-Verhalten bekommen.

#Temporales Dynamisches Branchennetzwerk (TDIN)

Ein innovativer Ansatz in diesem Bereich ist das Temporale Dynamische Branchennetzwerk (TDIN). Dieses Modell betrachtet jedes Unternehmen als Knoten in einem Netzwerk, wobei Verbindungen basierend auf aktuellen Wettbewerbsbeziehungen hergestellt werden. Anstatt einfach nur die Aktionen einer einzelnen Firma zu betrachten, berücksichtigt dieses Modell den grösseren Kontext und wie verschiedene Firmen sich gegenseitig beeinflussen.

Mithilfe von Deep Learning kann das TDIN-Modell komplexe Beziehungen zwischen Unternehmen, die an M&A-Aktivitäten beteiligt sind, erfassen. Es verwendet eine zweigeteilte Struktur: Ein Teil sagt die Zeitspanne eines potenziellen M&A-Events voraus, der andere identifiziert den wahrscheinlichsten Übernahme-Kandidaten.

#Timing-Modul

Das Timing-Modul konzentriert sich darauf vorherzusagen, wann ein Unternehmen wahrscheinlich eine M&A-Transaktion initiieren wird. Durch die Analyse vergangener Verhaltensweisen und statistische Methoden generiert dieses Modul Schätzungen für zukünftige Aktionen.

#Auswahl-Modul

Das Auswahl-Modul untersucht, welche Firmen am ehesten als Übernahmeziele in Frage kommen. Das geschieht, indem man die Beziehungen zwischen den Firmen betrachtet und wie sie voneinander profitieren können. Mit fortgeschrittenen Techniken aus der Graphentheorie hilft dieser Ansatz, potenzielle Übereinstimmungen vorherzusagen.

#Vorteile des TDIN-Modells

Das TDIN-Modell bietet mehrere bedeutende Vorteile:

1. Erfasst komplexe Beziehungen: Das Modell erfasst effektiv die komplexen Abhängigkeiten zwischen Unternehmen in derselben Branche und wie ihre vergangenen Aktionen zukünftige Entscheidungen beeinflussen.

2. Feinfühlige Vorhersagen: Anstatt allgemeine Ergebnisse zu liefern, macht dieses Modell spezifische Vorhersagen darüber, wann und mit wem Unternehmen M&A-Deals eingehen könnten.

3. Kontinuierliches Lernen: Der Ansatz erlaubt laufende Updates, wenn neue Daten eintreffen, und passt sich im Laufe der Zeit an, um sich ändernde Marktbedingungen und Unternehmensverhalten widerzuspiegeln.

4. Keine willkürliche Datenumwandlung nötig: Im Gegensatz zu vielen traditionellen Modellen kann TDIN kontinuierliche Daten verwenden, ohne sie in feste Formate zu komprimieren, was wichtige Details bewahrt.

#Bewertung des Modells

Um die Effektivität des TDIN-Modells zu bewerten, vergleichen Forscher seine Vorhersagen mit denen älterer Modelle zur Übernahmewahrscheinlichkeit. Dieser Vergleich zeigt, dass der TDIN-Ansatz zu einer besseren Vorhersagegenauigkeit führen kann, was ihn zu einem zuverlässigeren Werkzeug für Unternehmen macht, die die Komplexität von M&A-Aktivitäten navigieren wollen.

#Fazit

Fusionen und Übernahmen sind entscheidend für Unternehmen, die in der schnelllebigen Geschäftswelt wachsen und wettbewerbsfähig bleiben wollen. Während Firmen diese strategischen Entscheidungen treffen, wird die Fähigkeit, M&A-Aktivitäten mit grösserer Präzision vorherzusagen, immer wichtiger. Durch den Einsatz fortschrittlicher Modelle wie des Temporalen Dynamischen Branchennetzwerks können Unternehmen tiefere Einblicke in potenzielle Fusionen und Übernahmen gewinnen, was ihnen ermöglicht, mit Vertrauen und Klarheit zu handeln.

Während sich die Geschäftspraktiken weiterentwickeln, müssen auch die Methoden angepasst werden, die zur Analyse und Vorhersage von Marktaktionen genutzt werden. Die Innovationen in der Vorhersage von M&A-Verhalten öffnen neue Türen, um zu verstehen, wie Unternehmen sich anpassen und in einem Wettbewerbsumfeld gedeihen können. Dieser Ansatz hilft nicht nur den Firmen, ihre Marktstrategien zu stärken, sondern verbessert auch die gesamte Effizienz des Marktes. Die Zukunft der Vorhersage von Fusionen und Übernahmen ist vielversprechend, angetrieben von Fortschritten in der Technologie und einem besseren Verständnis von Branchendynamiken.