Venture Capital Finanzierung - Bewertung, Agency Probleme und Risikoteilung -

1. Venture Capital Finanzierung- Bewertung, Agency Probleme und Risikoteilung - Univ.-Prof. Dr. Thomas Hartmann-Wendels Universität zu Köln Seminar für Allg. Betriebswirtschaftslehre und Bankbetriebslehre

2. Venture Capital Finanzierung als Forschungsgegenstand der Finanzierungstheorie • hohes Ausmaß an exogenen Risiken • hohes Ausmaß an Informationsasymmetrie • hiddeninformation → Fähigkeiten des Managements • hiddenaction → opportunistischesVerhalten, Engagement, “empire state building” • Agency Problemekönnenklarlokalisiertwerden, daesnurzweiGruppen von Beteiligtengibt: Venture Capital Geber und Unternehmensleitung ((fast)keinFremdkapital) • Venture Capital Geber sindsichderRisikenbewusst und investierenvieleMühen, die Fähigkeiten des Managements und derenAnreizezubeurteilen(MacMillan, Zeman and Subbanarasimha (1987)) • Fragestellungen • welches Finanzierungsdesign wählen Venture Capital Geber, um Agency Probleme zu reduzieren? • wie schlagen sich Agency Probleme in der Bewertung durch Venture Capital Geber nieder?

3. Einfluss von Agency-Risks auf den Unternehmenswert • → Agency Costs(Jensen/Meckling 1976) • Kosten der Selbstbindung • Überwachungskosten • Residual Loss • → wie kann das Ausmaß von Agency-Risks gemessen werden • → in der Regel werden hierzu Proxies verwendet, z.B. • Effizienz der Corporate Governance(Gompers, Ishii and Metrick (2003)) • BewertungsabschlagfürMischkonzerne (Laeven and Levine (2007)) • Management – Eigentümer-Struktur (Ang, Cole and Wuh Lin (2000)) • Proxies habenbegrenzteAussagekraft • börsennotierteUnternehmen: keineindividuellenEinschätzungenverfügbar • Proxies messenmöglicherweisenicht das, was die Kapitalgeberwirklichals Agency-Risk ansehen • keineklareTrennungzwischenoperativemRisiko und Agency Risk • Messung des Agency Risikos auf der Basis unmittelbarerEinschätzungenderKapitalgeber • In welcher Weise beeinflussendieseEinschätzungen die Unternehmens-bewertung?

4. Datensatz • 296 Venture Capital Transaktionen mit 339 Investoren • KfW (ERP-Startfonds) • Die KfW beteiligt sich neben einem weiteren Kapitalgeber, dem Leadinvestor, zu denselben Konditionen wie dieser • KfW führt keine eigene Due Diligence durch, sondern basiert ihre Investitionsentscheidung auf den Unterlagen, die der Lead Investor zur Verfügung stellt • Management Team • Produkte • Technologie und Innovation • Rechtliche Fragestellungen • Markt, Wettbewerb • Jahresabschlüsse • Bewertung • Investierter Betrag • Beurteilungen des Lead Investors (reasonstoinvest; reasons not toinvest) • Sample Selection Bias? • Nur KfW als Ko-Investor • AdverseSelection wegen fehlender eigener Due Diligence? • Warum KfW als Ko-Investor gewählt? • Zielunternehmen muss in Deutschland beheimatet sein

5. Summary Statistics

6. Financial summary statistics by financing round

7. Agency Risks • Fähigkeiten des Managements • Reasonstoinvest: Unternehmensgründer ist ein führender Wissenschaftler, erfahrener CFO im Management-Team, CFO war Partner eines erfolgreichen VC-Unternehmens, Management-Team ist finanziell stark involviert, kostenbewusst,… • Reasons not toinvest: Management-Team ist zu zuversichtlich, … zu Technologie-verspielt, … unerfahren, … noch unvollständig, … uneinig über die Strategie, … • bisherige Performance • Reasonstoinvest: Milestones wurden eingehalten, Break-even vor dem Zeitplan erreicht, Verkauf startet im nächsten Quartal, Lizenzvereinbarungen mit Kunden, … • Reasons not toinvest: Milestones wurden nicht eingehalten, Verhandlungen mit Kunden waren nicht erfolgreich, Produktentwicklung liegt hinter dem Zeitplan, wichtige Mitarbeiter haben das Unternehmen verlassen, … • Maßnahmen zur Reduzierung von Agency Risks • Milestones-basierte Finanzierung • Vorrangige Ansprüche des Investors > Kapitalbetrag • Mehrheit des VC im Aufsichtsrat • Schutz vor Kapitalverwässerung

8. Agency Risk, incentive covenants

9. Deal Risks (transaktionsspezifische Risiken) • Finanzierung und Kapitalstruktur: schwierig, Milestones zu vereinbaren, vorrangige Befriedigung im Insolvenzfall , … • Ko-Investoren:Spannungen zwischen den Investoren, Ko-Investor besitzt Produkt- und Technologiekompetenz • Portfolio-fit:VC besitzt / besitzt keine Erfahrungen mit der Branche, in der das Zielunternehmen tätig ist • Business Risk • Absatzpotenzial:Nischenstrategie notwendig aufgrund des begrenzten Markt-potenzials, Marktpotenzial groß und noch nicht ausgeschöpft • Wettbewerb:starke Wettbewerber, die ähnliches Produkt entwickeln, keine Wettbe-werber zu erwarten • Kundenakzeptanz:positives Feedback der Kunden, erste Bestellungen liegen vor / liegen noch nicht vor • Produktentwicklung:hohe Komplexität, Hindernisse sind aufgetreten, Expansion in neue Märkte ermöglicht First-Mover-Vorteile • Kapitalmarktsituation: Folgefinanzierung für Bio-Tec zurzeit schwierig, großes Interesse auf Seiten der Finanzinvestoren

10. Deal characteristics and business characteristics

11. LnPREMV (abhängige Variable): natural log of firm i’s pre-money value. • Agency risk (unabhängige Variable): management quality and performance to date risk • Agency risk mitigation (unabhängige Variable): good management and good previous performance quality, contractual covenants. • Kontrollvariablen: • Δ Business risk • Δ Deal risk • LnFS: natural log of all financial statement information • LnNFS: natural log of qualitative and observable variables (e.g. financing round, age, industry, prototype, # patents, cooperation partner, …)

13. Ergebnisse: • Agency Risks schlagen sich in der Bewertung nieder • Der Bewertungseffekt ist statistisch signifikant und ökonomisch bedeutsam; unter Berücksichtigung von risikomindernden Effekten ≈ 44 % • Ergebnisse sind robust, Berücksichtigung zahlreicher Kontrollvariablen • Robustheits-Checks • Truncatedregression • Clustering standarderrorsat firm levelandvclevel • GMM estimates • Kritik • Wird wirklich das Agency Risk gemessen? • Wird das Ausmaß der Agency Risks korrekt gemessen?

14. Kapitalstruktur von VC-finanzierten Unternehmen • US: Dominanz von wandelbaren Vorzugsaktien (Sahlman 1990, Kaplan/Strömberg2003) • → effizienter Finanztitel zur Reduzierung von Moral Hazard und AdverseSelection oder Mittel zur Minimierung der Steuerlast? • Keine besondere Bedeutung von wandelbaren Finanztiteln außerhalb US • statt dessen in Deutschland • Eigenkapital • typische und atypische stille Beteiligungen • Kombination von Eigenkapital und stillen Beteiligungen • Datenbasis • Vollständiges Investmentportfolio von 17 deutschen VC-Gesellschaften im Zeitraum 1990 – 2005 • Insgesamt 600 Transaktionen, davon 350 Erstrunden-Transaktionen • Jahresabschlüsse und Prüfungsberichte der VC-Gesellschaften mit Angaben zu den Investments

18. Pay-off stille Beteiligung y-D min[y-D; RF+b∙(y-D-RF)] min{min[y-D, RF+b∙(y-D-RF)];RC} min[y-D; RF] y D+RC RC =iC  I D+RF RF =iF  I D

19. Klassifizierung der Kapitalstruktur nach Upside Potential und Downside Protection

20. Hypothesen Kapitalstruktur hängt ab von

21. Multinomial Logistic Regression

22. Ergebnisse

23. Fazit • Risikoübernahme durch den VC steigt tendenziell • mit zunehmender Erfahrung des Investors • wenn das Zielunternehmen sich in der Start-up Phase befindet • wenn die Beteiligung syndiziert wird • je geringer das Investitionsvolumen ist • wenn die Kapitalmarktbedingungen günstig sind • Robustheitschecks • Entfernung zwischen VC und Zielunternehmen als Kontrollvariable • vorangegangenes Gesamtinvestitionsvolumen als Proxy für Erfahrung (anstatt Anzahl der vorangegangenen Transaktionen) • Probit Regressionen: downsideprotection vs. Verzicht auf downsideprotection • Multinomiale Logistische Regression: dominierende Finanzierungsart • Tobit Regression: Anteil einer Finanzierungsart am Gesamtfinanzierungsvolumen

24. Back up

25. Back up

26. Back up

27. Probit Regression Back up

28. Multinomial Logit Regression: dominierende Finanzierungsart Back up

29. Tobit Regression: Anteile einer Finanzierungsart am Gesamtfinanzierungsvolumen Back up