https://hdl.handle.net/10419/266202 Tue, 10 Nov 2026 22:43:53 GMT 2026-11-10T22:43:53Z https://hdl.handle.net/10419/340166 Title: Empirical analysis of deferred tax accounting under IFRS (IAS 12): An international comparison of diversity in practice Authors: Spindler, Lena; Hacker, Bernd Abstract: This study provides an empirical analysis of deferred tax accounting under IFRS (IAS12), focusing on international and sectoral diversity within the eurozone. While IFRS aims for uniform accounting standards, prior research suggests that national tax, legal, and cultural contexts significantly influence its application. This paper investigates whether such country-specific influences extend to deferred tax accounting. Using a sample of 1,240 companies from the ten largest eurozone economies, the study analyzes consolidated financial statements for the 2024 fiscal year. Key metrics, including the absolute values of deferred tax assets and liabilities and their ratios to total assets, are compared across countries and industries. The findings reveal substantial heterogeneity. Absolute deferred tax positions are concentrated in the largest economies (Germany, France), but relative significance varies, with countries like Spain and Ireland showing higher proportions relative to total assets. At the industry level, capital-intensive and innovation-driven sectors (e.g., automotive, pharmaceuticals) exhibit distinct patterns. Furthermore, a strong positive correlation between deferred tax assets and liabilities exists in most sectors, indicating common underlying accounting and tax factors. The results confirm that, despite a unified standard, deferred tax reporting is shaped by national economic strength, industry affiliation, and local accounting practices, highlighting the need for a differentiated, relative-key-figure approach when comparing such positions internationally. This working paper is based on the thesis of Lena Spindler. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/10419/340166 2026-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/10419/337476 Title: Einsatzpotenziale von KI zur Lösung von Controlling-Fallstudien Authors: Klimm, Johanna; Müller, Kathrin; Rößle, Felix Abstract: Diese Arbeit analysiert die Einsatzfähigkeit von Large Language Models (LLMs) wie Google Gemini und Microsoft Copilot bei der Bearbeitung komplexer Controlling-Fallstudien. Praxisnahe Themen wie Kapitalflussrechnung, Selbstkostenberechnung und Eigen- vs. Fremdfertigung werden in Deutsch und Englisch anhand von fünf Kriterien (Korrektheit, Vollständigkeit, Plausibilität, Anwendbarkeit, Verständlichkeit) geprüft und von und ChatGPT ein zweites Mal geprüft. Die Ergebnisse zeigen, dass LLMs im ersten Schritt strukturierte und plausible Lösungen liefern, jedoch ihre Leistung in der Selbsteinschätzung stark überbewerten. Signifikanztests bestätigen, dass die Selbsteinschätzungen deutlich positiver ausfallen als die Bewertungen durch eine neutrale Künstliche Intelligenz (KI) und den Vergleich mit Musterlösungen. Entgegen der Erwartung können die LLMs englischsprachige Aufgaben nicht besser lösen als deutschsprachige. Auch dieser Zusammenhang erweist sich als statistisch signifikant. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass menschliche Expertise und Kontrolle für strategische Entscheidungen weiterhin unerlässlich sind, während LLMs derzeit vor allem als Unterstützungstools geeignet sind. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/10419/337476 2026-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/10419/344096 Title: Finanzielle Performance von Mittel- und High-Tech Unternehmen in Krisen- und Nicht-Krisenphasen: Fokus auf Mid-Tech und Automotive-Sektor Authors: Mayr, Ilona; Rößle, Felix Abstract: Diese Studie untersucht die finanzielle Performance von börsennotierten Unternehmen aus High-Tech- und Mid-Tech-Sektoren aus Investorenperspektive. Basierend auf einer umfassenden Analyse von 2.349 börsennotierten Unternehmen aus dem EU Industrial R&D Investment Scoreboard führen wir eine Performanceanalyse mittels nach Marktkapitalisierung gewichteter Portfolios durch. Die Evaluierung erfolgt durch mehrdimensionale Faktorenmodelle (Carhart-Vier-Faktoren- und Fama-French-Fünf-Faktoren-Modell) mit expliziter Unterscheidung von Krisen- und Nicht-Krisenphasen sowie Berücksichtigung regionaler und sektoraler Unterschiede. Die Ergebnisse zeigen eine konsistente und statistisch signifikante Überrendite von High-Tech-Unternehmen gegenüber Mid-Tech- und sonstigen Sektoren sowohl auf absoluter als auch auf risikoadjustierter Basis. Mid-Tech Industrien offenbaren eine ausgeprägte Krisenfestigkeit, generieren jedoch geringere abnormale Renditen als der High-Techsektor. Sektoral-differenzierte Analysen verdeutlichen erhebliche Heterogenität und unterstreichen die Bedeutung von Diversifikation. Eine Sensitivitätsanalyse offenbart zudem, dass die krisenbezogene Outperformance des Mid-Tech-Sektors maßgeblich durch Tesla getrieben wird: Ohne Tesla sinkt das Krisen-Alpha der Automobilbranche drastisch von 1,42% auf 0,21% pro Monat. Dies belegt, dass die scheinbare Stärke traditioneller Mitteltechnologie im Wesentlichen auf einzelne Unternehmen zurückzuführen ist, die konzeptionell eher dem High-Tech-Sektor zuzuordnen sind. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/10419/344096 2026-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/10419/300651 Title: Eine Analyse der Entwicklung von Nachhaltigkeitskennzahlen von DAX-Konzernen Authors: Többen, Dorothea; Rößle, Kathrin Abstract: Diese Arbeit untersucht die Entwicklung der ESG-Scores der DAX-Unternehmen über einen Zeitraum von 2015 bis 2021. Dabei werden sowohl der übergreifende ESG -Score als auch die Subkategorien Environmental, Social und Governance berücksichtigt. Aus der Analyse resultiert, dass sich die Scores insgesamt in den letzten sieben Jahren deutlich verbessert haben, es jedoch innerhalb der DAX-Unternehmen nach wie vor große Unterschiede gibt. Einige Unternehmen wie Mercedes Benz, SAP oder die Allianz weisen konstant sehr gute ESG-Scores auf, während bei anderen Unternehmen wie Beiersdorf, Brenntag oder Porsche noch Raum für Verbesserungen besteht. Bei genauerer Betrachtung der einzelnen Pillar Scores zeigt sich, dass der Social Pillar Score im Untersuchungszeitraum durchschnittlich die besten Werte aufweist und beim Environmental Pillar Score ein stetig ansteigender Score zu erkennen ist. Ferner wird ersichtlich, dass im Rahmen des Untersuchungszeitraums mit im Schnitt 22 Punkten der größte Anstieg beim Governance Score zu finden ist. Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/10419/300651 2024-01-01T00:00:00Z