--- title: "Datenqualität von XBRL-Informationen in Einreichungen bei der SEC im EDGAR-System" date: "2015-09-01" categories: - "software" - "technology" - "xbrl" tags: - "data" - "data-integration" - "edgar" - "sec" - "xbrl" - "xml" description: Dieser Artikel untersucht die Qualität von XBRL-Daten in den Einreichungen bei der SEC (Securities and Exchange Commission) und beleuchtet dabei Unstimmigkeiten zwischen den XBRL-Berichten und den Daten von Finanzdienstleistern wie Yahoo und Google. --- Status: #blog Tags: #data #data-integration #edgar #sec #xbrl #xml Categories: [xbrl](/blog/de/category/xbrl.md) # Datenqualität von XBRL-Informationen in Einreichungen bei der SEC im EDGAR-System Für langfristige Investoren sind die Finanzberichte von Unternehmen, in die sie möglicherweise investieren möchten, wahrscheinlich die wichtigsten Finanzinformationen, die sie analysieren sollten. Bei börsennotierten Unternehmen in den USA sind dies.. [SEC](http://www.sec.gov/) Es werden festgelegt, welche Daten gemeldet werden müssen und in welchen Zeitabständen. Investoren greifen in der Regel über die Website ihrer eigenen Wertpapierfirma oder über öffentlich zugängliche Datenbanken anderer Internetanbieter auf diese Finanzberichte zu. Darüber hinaus sind alle ursprünglichen Einreichungen aller Unternehmen auch direkt von der SEC (Securities and Exchange Commission) verfügbar [EDGAR-Datenbank](http://www.sec.gov/edgar/searchedgar/companysearch.html)Zusätzlich zu den HTML- und PDF-Versionen dieser Finanzberichte enthält die EDGAR-Datenbank seit 2007 auch Versionen dieser Unternehmensmeldungen im XBRL-Format, wobei.. _Absicht_ um diese Daten leichter vergleichbar zu machen und sie direkt von Computerprogrammen für weitere Analysen nutzbar zu machen. Das ist zumindest das Ziel... In diesem Artikel werden wir uns mit einigen Problemen hinsichtlich der Qualität der XBRL-Daten in den Unternehmensberichten, die in der EDGAR-Datenbank der SEC gespeichert sind, befassen. Wir werden zeigen, dass es eine überraschende mangelnde Korrelation zwischen den hochrangigen Finanzdaten, die aus den XBRL-Berichten extrahiert werden, und den öffentlich verfügbaren Finanzdaten über US-Unternehmen gibt, die beispielsweise von [Yahoo Finance](http://finance.yahoo.com/), [Google Finance](https://www.google.com/finance) und [Fidelity Investments](https://eresearch.fidelity.com/eresearch/landing.jhtml) bereitgestellt werden. Darüber hinaus werden wir die erschreckenden Diskrepanzen aufzeigen, die zwischen den Daten gefunden wurden, die von diesen verschiedenen Anbietern bereitgestellt werden. ![Edgar_Validierung](/blog/images/Edgar_Validation.jpg) Angesichts der Bedeutung dieser Finanzberichte für Investoren, würde man annehmen, dass die auf den verschiedenen Websites verfügbaren Finanzdaten zu etwa 99 % korrekt sind und mit den tatsächlichen Unternehmensmeldungen im XBRL-Format übereinstimmen. Allerdings scheint dies in der Realität nicht der Fall zu sein. Wir haben einen detaillierten Vergleich der Bilanzdaten durchgeführt, wie sie auf den Webseiten von Google Finance, Yahoo Finance und Fidelity Investments veröffentlicht sind. Diese drei Dienste wurden zufällig ausgewählt, und wir sind ziemlich sicher, dass wir ähnliche Unstimmigkeiten gefunden hätten, wenn wir drei andere Dienste ausgewählt hätten. Für unseren Test haben wir die aktuellen Quartalsberichte von etwa 6.700 Unternehmen verglichen, wobei wir auf die in ihren XBRL-Dateien enthaltenen Kennzahlen geachtet haben, um eine 100%ige Übereinstimmung zwischen der CIK#-Nummer – dem internen Identifikator, den die SEC in der EDGAR-Datenbank verwendet – und den bekannteren Börsenkürzeln sicherzustellen. Da alle diese Unternehmen ihre Bilanzdaten mit leicht unterschiedlichen Aufgliederungen veröffentlichen (dazu später in diesem Beitrag mehr), mussten wir die detaillierten Positionen zusammenfassen, um sie vergleichbar zu machen. Außerdem haben wir die Zahlen auf die nächste Million gerundet, wenn sie größer als eine Million waren, andernfalls auf die nächste Tausend. ## Zusammenhang zwischen Finanzdienstleistungen Im Folgenden finden Sie eine Tabelle, die für jeden Hauptposten in der Bilanz zeigt, welcher Prozentsatz der Unternehmensmeldungen von den drei Webseiten mit der exakt gleichen Zahl ausgewiesen wurde (Spalte "Alle stimmen überein"). Wie Sie sehen können, stimmen die drei Webseiten für einige wichtige Posten wie _Gesamtvermögen des Umlaufvermögens_, _Gesamtvermögen_ und _Gesamtkurzfristige Verbindlichkeiten_ tatsächlich bei mehr als 94 % der Unternehmen überein. Wenn man jedoch die Daten zu Forderungen und Verbindlichkeiten in den Kategorien _Forderungen_ bzw. _Verbindlichkeiten_ betrachtet, stimmen diese nur in 35 % bzw. 2,4 % der Fälle überein. Das sollte für jeden Investor ein großes Anliegen sein! Die zweite Spalte ist ebenfalls interessant, da sie den Prozentsatz der Unternehmen in unserer Stichprobe angibt, bei denen alle drei Dienstleister unterschiedlicher Meinung sind und völlig verschiedene Daten liefern. Zu guter Letzt zeigen die verbleibenden drei Spalten den Prozentsatz, bei dem zwei Anbieter den gleichen Wert hatten, während der dritte Anbieter in seinem Bericht ein abweichendes Ergebnis verzeichnete. Bitte beachten Sie außerdem, dass diese Tabelle keine Aussage darüber trifft, welcher Datenanbieter korrekter ist, sondern lediglich die Anzahl der Fälle, in denen die Anbieter übereinstimmen bzw. voneinander abweichen. ![Tabelle, die das Fehlen einer Korrelation zwischen den Datenanbietern zeigt](/blog/images/Correlation.png) Wie bereits erwähnt, sind die wichtigsten Positionen in der Bilanz, die die Gesamtwerte auf der Aktiv- und Passivseite ausweisen, in der Regel recht genau und weisen eine gute Übereinstimmung zwischen den verschiedenen Anbietern auf, da diese Angaben oft direkt in den Unternehmensberichten enthalten sind. Bei einigen detaillierteren Aufschlüsselungen der einzelnen Positionen gibt es jedoch erhebliche Unklarheiten. Wir haben auch viele Fälle festgestellt, in denen selbst bei wichtigen Gesamtpositionen wie beispielsweise "_Gesamtverbindlichkeiten_" Zahlen ausgewiesen werden, die zwar im richtigen Bereich zu liegen scheinen, aber dennoch um "_einige Millionen oder Milliarden_" abweichen können – manchmal sogar aufgrund offensichtlicher Tippfehler, die durch manuelle Dateneingabe entstehen. Ein Beispiel: Einige Anbieter haben für den 31.12.2014 für SWC "_Gesamtverbindlichkeiten_" mit 468.000.000 angegeben, während der korrekte Wert 486.000.000 beträgt. ## Korrelation von XBRL-Daten und -Dienstleistungen Die tatsächliche Aufschlüsselung wichtiger Konzepte wie "Vermögenswerte" in ihre Einzelbestandteile kann sich oft erheblich unterscheiden. Hier eine kurze Illustration anhand des Quartalsberichts von GE vom 30. Juni 2015. Wir haben den Abschnitt "Vermögenswerte" des offiziellen 10-Q-Berichts (linke Seite) mit den Daten von Google/Yahoo/Fidelity (jeweils rechte Seite) verglichen und werden dabei bemerkenswerte Unterschiede erläutern sowie die Zuordnung zeigen, die diese Dienste wahrscheinlich vorgenommen haben, soweit wir dies ableiten können: ### Google Finanz ![Korrelation der GE-Einreichung gemäß Google Finance](/blog/images/GoogleFinance-1030x407.png) Ein auffälliger Punkt ist, dass Google nicht alle Positionen aus dem ursprünglichen Jahresabschluss (siehe rote Leiste und Fragezeichen auf der linken Seite) berücksichtigt hat, und somit.. _die von Google veröffentlichte_ _Die einzelnen Positionen addieren sich nicht tatsächlich zu der Summe des Gesamtvermögens_! Bitte beachten Sie auch, dass GE in ihren Berichten keine explizite Aufschlüsselung zwischen kurzfristigen und langfristigen Vermögenswerten angibt, aber in der Regel die kurzfristigen Vermögenswerte in den XBRL-Berichten gemäß US-GAAP zuerst aufgeführt werden. Es scheint jedoch, dass Google den Posten "Wertpapiere" den langfristigen Anlagen zugeordnet hat. Eine weitere interessante Tatsache ist, dass Google anstelle einer Nettobetragsangabe für Sachanlagen in der Bilanz, wie sie in der linken XBRL-Datei dargestellt ist, eine Aufschlüsselung der Brutto-Sachanlagen abzüglich Abschreibungen bereitstellt. Dies bedeutet, dass mehr Daten angegeben werden, als tatsächlich in der XBRL-Bilanz ausgewiesen sind. Die Daten für diese Aufschlüsselung finden sich in Anhang 6 der XBRL-Datei, jedoch nur in Textform und nicht als XBRL-Daten. Daher können diese Informationen nicht automatisch aus der XBRL-Datei extrahiert werden, sondern erfordern eine manuelle Dateneingabe durch einen menschlichen Mitarbeiter. ### Yahoo Finance ![Die Einschätzung von GE bei Yahoo Finance](/blog/images/YahooFinance-1030x381.png) Interessanterweise scheint die Zuordnung, die Yahoo von der offiziellen XBRL-Bilanz zu ihrer eigenen Darstellung vornimmt, recht logisch und unkompliziert zu sein. Die einzige Ausnahme ist der Posten "_Vermögenswerte von Unternehmen, die zum Verkauf gehalten werden_, den Yahoo stattdessen zu "_Sachanlagen_" und nicht zu "_Sonstige Vermögenswerte_" hinzugefügt hat. Allerdings scheint dies im großen und ganzen eine geringfügige Unterscheidung zu sein. Zumindest stimmen die Zahlen überein, und die Bilanz entspricht größtenteils der XBRL-Bilanz. ### Fidelity Investments ![Die Sichtweise von Fidelity bezüglich GE](/blog/images/FidelityFinance.png) Hier ist das auffälligste Merkmal, dass von den insgesamt _Wertpapieren_ nur 5.596 als _Kurzfristige Anlagen_ ausgewiesen wurden, während die restlichen 33.842 unter _Sonstige langfristige Vermögenswerte_ geführt werden. Im XBRL-Bericht – selbst in den Anmerkungen – findet sich nichts, was darauf hindeuten würde, warum diese Aufteilung angemessen ist. Darüber hinaus wurden _Sondereffekte_ und andere immaterielle Vermögenswerte unter _Sonstige langfristige Vermögenswerte_ erfasst, anstatt sie korrekt unter _Immaterielle Vermögenswerte_ auszuweisen. Tatsächlich scheint der Posten _Sonstige langfristige Vermögenswerte_ in den Bilanzzahlen, die Fidelity veröffentlicht, eine Art Sammelkategorie zu sein. Wie der obige Vergleich zeigt, scheinen die von Google bereitgestellten Daten insgesamt nicht zuverlässig zu sein, da die einzelnen Positionen nicht einmal korrekt zu den angegebenen Gesamtsummen addiert werden. Die Aufschlüsselung von Fidelity ist nicht klar und manchmal schwer verständlich, und es scheint, dass einige Positionen einfach unter die verschiedenen "Sonstige"-Kategorien zusammengefasst werden, anstatt präzise zugeordnet zu werden. Aus Sicht der Korrelation mit den XBRL-Berichten der Unternehmen scheint die Zuordnung von Yahoo die direkteste und am besten erkennbare Korrelation zu bieten. Wenn Sie auf die verwendeten Quelldaten für diese Korrelation verweisen möchten, finden Sie hier die Links zu den jeweiligen Webseiten sowie die genauen Seiten, auf die in den obigen Diagrammen Bezug genommen wird: - [http://www.sec.gov/Archives/edgar/data/40545/000004054515000088/ge10q2q15.htm](http://www.sec.gov/Archives/edgar/data/40545/000004054515000088/ge10q2q15.htm) - [http://www.sec.gov/cgi-bin/viewer?action=view&cik=40545&accession\_number=0000040545-15-000088&xbrl\_type=v#](http://www.sec.gov/cgi-bin/viewer?action=view&cik=40545&accession_number=0000040545-15-000088&xbrl_type=v#) - [https://eresearch.fidelity.com/eresearch/evaluate/fundamentals/financials.jhtml?stockspage=financials&symbols=GE&period=quarterly](https://eresearch.fidelity.com/eresearch/evaluate/fundamentals/financials.jhtml?stockspage=financials&symbols=GE&period=quarterly) - [http://www.google.com/finance?q=NYSE%3AGE&fstype=ii&ei=92TIVYnrE4yKsgH6j4CoDw](http://www.google.com/finance?q=NYSE%3AGE&fstype=ii&ei=92TIVYnrE4yKsgH6j4CoDw) - [http://finance.yahoo.com/q/bs?s=GE](http://finance.yahoo.com/q/bs?s=GE) ## Analyse von Problemen bei der Qualität von XBRL-Daten Die Frage stellt sich also: Warum ist es so schwierig, all diese Finanzdaten im XBRL-Format in eine übersichtliche Darstellung zu überführen, die ein Investor nutzen kann, um fundierte Entscheidungen zu treffen? Sollte XBRL nicht eine zuverlässige, maschinenlesbare Form der Finanzberichte bereitstellen, die dazu dienen kann, Unternehmensberichte besser zu verstehen? In unserer langjährigen Erfahrung mit der Verarbeitung und Analyse aller XBRL-Dokumente haben wir fünf wesentliche Herausforderungen identifiziert, die es äußerst schwierig machen, Daten automatisch aus den XBRL-Einreichungen von Unternehmen in der EDGAR-Datenbank zu verarbeiten bzw. zu extrahieren. ### 1. Es gibt keinen standardisierten Mechanismus, um die Verantwortlichkeiten für einen bestimmten Bericht in erweiterten Taxonomien zu identifizieren Es gibt keine vordefinierte Verknüpfungsbezeichnung für den Bilanzbericht, und jedes Unternehmen verwendet eine leicht unterschiedliche Bezeichnung. Hier sind beispielsweise nur einige der tausenden unterschiedlichen Endungen für Verknüpfungen: _"Konsolidierte Bilanzen", "Bilanzen", "Finanzlagebericht (klassifiziert)", "Zusammenfassende konsolidierte Bilanzen", "Finanzlagebericht (konsolidiert)", "Finanzlagebericht (konsolidiert, einzeln)", "Konsolidierte Bilanz", "Finanzlagebericht (zusammenfassend, konsolidiert)", "Zusammenfassende, konsolidierte Bilanzen (nicht geprüft)", "Konsolidierte Bilanzen (nicht geprüft)", "Bilanz", "Bilanzen (nicht geprüft)", "Zusammenfassende Bilanzen", "Finanzlagebericht (KONSOLIDIERTE BILANZEN)", "Finanzlagebericht (KONSOLIDIERTE BILANZ)", "idr_Bilanzen", "idr_KONSOLIDIERTE BILANZEN", "Konsolidierte Finanzlageberichte", "Finanzlagebericht (Bilanzen)", "idr_Konsolidierte Bilanzen", "Konsolidierte, zusammenfassende Bilanzen", "Konsolidierte Finanzlageberichte", "idr_BILANZEN", "Zusammenfassende, konsolidierte Bilanzen (nicht geprüft)", "Finanzlagebericht (zusammenfassende Bilanzen)", "Finanzlagebericht (konsolidierte Finanzlageberichte)", "Zusammenfassende, konsolidierte Bilanz", "Finanzlagebericht (ZUSAMMENFASSENDE, KONSOLIDIERTE BILANZEN)", "idr_Finanzlagebericht", "idr_ZUSAMMENFASSENDE, KONSOLIDIERTE BILANZEN", "Finanzlageberichte", "Finanzlagebericht (ZUSAMMENFASSENDE BILANZEN)", "Konsolidierte Bilanzen (nicht geprüft)", "idr_Zusammenfassende Bilanzen", "Zusammenfassende Bilanzen (nicht geprüft)", "Zusammenfassende Bilanzen (Tabelle)", "KONSOLIDIERTE BILANZEN", "idr_Bilanz", "statement-condensed-consolidated-balance-sheets-current-period-unaudited", "Finanzlagebericht", "Zusammenfassende, konsolidierte Bilanz (nicht geprüft)", "Zusammenfassende Bilanz", "Finanzlagebericht (ZUSAMMENFASSENDE, KONSOLIDIERTE BILANZEN, nicht geprüft)", "Finanzlagebericht (konsolidierte Finanzlageberichte)", "idr_Bilanzen (nicht geprüft)", "Zusammenfassende, konsolidierte Finanzlageberichte", "Finanzlagebericht (BILANZEN)", "idr_KONSOLIDIERTE BILANZEN (nicht geprüft)", "Finanzlagebericht (konsolidierte, zusammenfassende Bilanzen)", "Finanzlageberichte (nicht geprüft)", "Finanzlagebericht (konsolidierte Bilanzen, nicht geprüft)", "Zusammenfassende Finanzlageberichte", "idr_Zusammenfassende, konsolidierte Bilanzen", "Konsolidierte Finanzlageberichte (nicht geprüft)", "Konsolidierte Bilanzen", "idr_ZUSAMMENFASSENDE BILANZEN", "Konsolidierte, zusammenfassende Bilanzen (nicht geprüft)", "Finanzlagebericht (zusammenfassende, konsolidierte Bilanzen, nicht geprüft)", "Konsolidierte Bilanz (nicht geprüft)", "Zusammenfassende, konsolidierte Finanzlageberichte", "Konsolidierte Finanzlageberichte", "Finanzlagebericht (Finanzlageberichte)"_ In der Realität muss ein ausgeklügelter Algorithmus zur Zeichenkettenvergleichung implementiert werden, und die Definition der "roleType" muss berücksichtigt werden, was die Anzahl der möglichen Ergebnisse leicht reduziert. Beispielsweise kann man nach den Begriffen "Balance" und "Sheet" suchen. Dies ist natürlich nicht zu 100 % zuverlässig, und man muss auch mit Rechtschreibfehlern in den Linkrollen umgehen, beispielsweise mit "Sheeets". ### 2. Berechnungsbasierte Wissensdatenbanken sind in der Regel zu flach strukturiert, wenn sie in Erweiterungstaxonomien verwendet werden Die Unternehmen geben in der Regel nur eine Aufschlüsselung der obersten Konzepte wie Vermögenswerte oder Schulden an, und möglicherweise eine zusätzliche Aufschlüsselung für kurzfristige bzw. langfristige Vermögenswerte/Schulden, aber sie liefern nicht genügend Details, um zu verstehen, wie man die anderen wichtigen Positionen der Bilanz berechnet, wie z. B. Forderungen aus Lieferungen und Leistungen, Vorauszahlungen usw. Dies ist besonders problematisch, wenn benutzerdefinierte Konzepte in eine Erweiterungstaxonomie aufgenommen werden, die dann nicht korrekt in die Berechnungsbasis dieser Erweiterungstaxonomie integriert werden. Hier ist beispielsweise ein Auszug aus der Berechnungsbasis, die von GE in seinen Unterlagen verwendet wird und die wir in den oben genannten Zuordnungen verwendet haben: ![Berechnungs-Datenbank](/blog/images/CalcLinkbase.png) ### 3. Die Berechnungsmethoden gemäß US-GAAP sind oft nicht anwendbar Die US-GAAP-Taxonomie bietet Vorlagen für die Berechnung des Bilanzrahmens, die eine sehr detaillierte und umfassende Aufschlüsselung von Vermögenswerten und Schulden bieten. Dies wäre ideal für unsere Zwecke, da diese Aufschlüsselung oft gut mit den Positionen übereinstimmt, an denen wir als Investoren interessiert sind. Leider lässt sich die Standard-Berechnungsbasis jedoch nicht zuverlässig auf alle XBRL-Dateien anwenden, da (a) Standardbegriffe nicht einheitlich verwendet werden, (b) die erweiterte Berechnungsbasis manchmal diese Hierarchie neu definiert und (c) die Standard-Berechnungsbasis keine Unterstützung für zusätzliche, benutzerdefinierte Konzepte bietet, die in erweiterten Taxonomien eingeführt werden. Im Folgenden finden Sie einige kurze Auszüge aus der Standard-Berechnungsdatenbank, die mit den einzelnen Positionen der Berichte auf der Yahoo Finance-Website versehen sind, in denen diese Konzepte hinzugefügt wurden. Dies ist ein Beispiel aus dem Abschnitt "Verbindlichkeiten" des Bilanzberichts: ``` Liabilities LiabilitiesCurrent AccountsPayableAndAccruedLiabilitiesCurrent x1267 Accounts Payable, x4 Other Current Liabilities, x2 Short/Current Long Term Debt AccruedLiabilitiesCurrent x5042 Accounts Payable, x21 Other Current Liabilities, x7 Short/Current Long Term Debt, x1 Other Liabilities AccruedAdvertisingCurrent x33 Accounts Payable AccruedInsuranceCurrent x51 Accounts Payable AccruedLiabilitiesForUnredeeemedGiftCards x18 Other Current Liabilities AccruedMarketingCostsCurrent x45 Accounts Payable AccruedProfessionalFeesCurrent x19 Accounts Payable, x4 Other Current Liabilities AccruedRentCurrent x14 Accounts Payable, x2 Short/Current Long Term Debt AccruedRoyaltiesCurrent x96 Accounts Payable, x8 Other Current Liabilities, x4 Short/Current Long Term Debt AccruedSalesCommissionCurrent x30 Short/Current Long Term Debt, x25 Accounts Payable, x4 Other Liabilities AccruedUtilitiesCurrent x3 Accounts Payable LeaseIncentivePayableCurrent x5 Other Current Liabilities, x3 Short/Current Long Term Debt OtherAccruedLiabilitiesCurrent x996 Accounts Payable, x69 Other Current Liabilities, x8 Short/Current Long Term Debt ProductWarrantyAccrualClassifiedCurrent x119 Accounts Payable, x56 Other Current Liabilities StandardProductWarrantyAccrualCurrent x15 Accounts Payable, x8 Other Current Liabilities ``` Als illustratives Beispiel betrachten Sie das Konzept _AccruedSalesCommissionCurrent_, das in 30 Berichten zu "Kurzfristige Schulden", in 25 Berichten zu "Verbindlichkeiten aus Lieferungen und Leistungen" und in 4 Berichten zu "Sonstige Verbindlichkeiten" hinzugefügt wurde. Wenn man sich die oben genannten Zahlen ansieht, werden die Konzepte unter _AccruedLiabilitiesCurrent_ in der Regel zu den "Verbindlichkeiten aus Lieferungen und Leistungen" hinzugefügt, aber nicht immer. Außerdem gibt es viele Konzepte, die zwischen kurzfristigen und langfristigen Posten unterscheiden. Das übergeordnete Konzept soll die Gesamtsumme enthalten, wird aber in der Praxis oft anstelle eines der beiden einzelnen Posten verwendet, z.B.: ``` SecuredDebt x57 Long Term Debt, x12 Short/Current Long Term Debt, x2 Other Current Liabilities, x1 Other Liabilities SecuredDebtCurrent x22 Short/Current Long Term Debt, x5 Other Current Liabilities SecuredLongTermDebt x36 Long Term Debt, x4 Other Liabilities ``` ``` OtherLiabilities x93 Other Liabilities, x11 Accounts Payable, x5 Other Current Liabilities, x3 Deferred Long Term Liability Charges OtherLiabilitiesCurrent x596 Other Current Liabilities, x125 Accounts Payable, x13 Short/Current Long Term Debt, x5 Other Liabilities OtherLiabilitiesNoncurrent x1916 Other Liabilities, x27 Deferred Long Term Liability Charges, x8 Long Term Debt, x1 Other Stockholder Equity ``` Wie Sie sehen können, ist es auch heute noch sehr schwierig, zuverlässige, aussagekräftige Finanzdaten zu extrahieren, die für Investoren nützlich sind und die sich leicht für vergleichende Analysen zwischen verschiedenen Unternehmen verwenden lassen. ### 4. Die wichtigen Informationen finden Sie auf den Etiketten Die traurige Wahrheit ist – und das bringt uns zurück zur Überschrift dieses Artikels – dass, obwohl XBRL-Finanzberichte seit vielen Jahren vorgeschrieben sind, viele börsennotierte Unternehmen sie immer noch als eine Art nachträgliche Aufgabe betrachten und einfach ihre HTML-Einreichungen nehmen und die XBRL-Instanz durch eine schnelle und ungenaue Kennzeichnung der Zahlen mit einem der Standardkonzepte aus der US-GAAP-Taxonomie erstellen, wobei sie eine der vielen auf dem Markt verfügbaren Kennzeichnungslösungen verwenden. Wenn nicht genügend Sorgfalt darauf verwendet wird, das am besten geeignete Konzept aus den 15.000 vordefinierten Konzepten auszuwählen, leidet die Datenqualität der resultierenden XBRL-Datei erheblich, und der Nutzen der Daten für einen Investor wird fragwürdig. Nach unserer Erfahrung ist die Extraktion von Informationen mit Regeln, die sich nur auf die Namen der Konzepte stützen, nicht zu 100 % zuverlässig. Man müsste die Bezeichnungen der Konzepte analysieren (die aus den ursprünglichen HTML-Dokumenten kopiert werden), was die gesamte Idee von Taxonomien und Berechnungs-Linkbases ins Absurde führt. Hier sind einige Beispiele, die anhand des Konzeptsnamens allein nicht korrekt den entsprechenden obersten Finanzposten zuordnen lassen:
ConceptLabelHigh-level line item (on Yahoo)
us-gaap:OtherAssetsNoncurrentInvestments and sundry assetsLong Term Investments
us-gaap:OtherLiabilitiesCurrentOther accrued expenses and liabilitiesAccounts Payable
### 5. Zu viele individuelle Anpassungen Die folgende Liste zeigt alle Konzepte, die (mindestens in einem Bericht) bei der Berechnung des Postens "_Bargeld und kurzfristige Geldanlagen_" verwendet wurden (basierend auf übereinstimmenden Informationen) und wie oft diese Konzepte im Jahr 2015 in Unternehmensberichten vorkamen. Die Konzepte ohne Namensraum sind vordefinierte Standard-US-GAAP-Konzepte; die Konzepte mit Namensraum sind von uns identifizierte, unternehmensspezifische Taxonomie-Konzepte. Bitte beachten Sie, dass diese Liste nicht vollständig ist und sich zudem von Jahr zu Jahr sowie zwischen verschiedenen Softwareversionen der von Unternehmen verwendeten Kennzeichnungslösungen unterscheiden kann ``` Cash And Cash Equivalents CashAndCashEquivalentsAtCarryingValue 10189 RestrictedCashAndCashEquivalentsAtCarryingValue 1241 RestrictedCashAndCashEquivalents 643 Cash 417 RestrictedCashAndInvestmentsCurrent 180 CashEquivalentsAtCarryingValue 43 RestrictedInvestmentsCurrent 29 CashAndCashEquivalentsAtCarryingValueIncludingDiscontinuedOperations 21 EquityMethodInvestments 20 RestrictedCashAndInvestments 17 AvailableForSaleSecurities 15 FundsHeldForClients 13 FinancialInstrumentsOwnedMortgagesMortgageBackedAndAssetBackedSecuritiesAtFairValue 12 InterestBearingDepositsInBanks 12 CashAndDueFromBanks 11 CashAndSecuritiesSegregatedUnderFederalAndOtherRegulations 10 MarginDepositAssets 10 FederalHomeLoanBankStock 8 CashCollateralForBorrowedSecurities 7 DepositsAssets 7 DepositsAssetsCurrent 6 CashAndCashEquivalentsFairValueDisclosure 6 CertificatesOfDepositAtCarryingValue 6 MarketableSecuritiesRestrictedCurrent 5 EscrowDeposit 5 RestrictedCashAndCashEquivalentsNoncurrent 4 DepositAssets 4 RestrictedInvestmentsNoncurrent 4 MortgageLoansOnRealEstateCommercialAndConsumerNet 4 SecuritiesForReverseRepurchaseAgreements 4 HeldToMaturitySecuritiesRestricted 4 CashCashEquivalentsAndFederalFundsSold 4 HeldtomaturitySecuritiesRestrictedCurrent 4 AvailableForSaleSecuritiesRestricted 3 ServicingAssetAtFairValueAmount 3 DerivativeAssetsCurrent 3 OtherRestrictedAssetsCurrent 3 CarryingValueOfFederalFundsSoldSecuritiesPurchasedUnderAgreementsToResellAndDepositsPaidForSecuritiesBorrowed 3 PrepaidExpenseAndOtherAssetsCurrent 3 MarketableSecuritiesEquitySecurities 3 ReplacementReserveEscrow 3 EarnestMoneyDeposits 3 RestrictedInvestments 2 AvailableForSaleSecuritiesDebtSecuritiesNoncurrent 2 AvailableForSaleSecuritiesPledgedAsCollateral 2 FinancialInstrumentsOwnedStateAndMunicipalGovernmentObligationsAtFairValue 2 AssetsHeldInTrustNoncurrent 2 OtherRestrictedAssets 2 TradingSecuritiesPledgedAsCollateral 2 ShortTermInvestments 1 HeldToMaturitySecurities 1 PledgedAssetsSeparatelyReportedMortgageRelatedSecuritiesAvailableForSaleOrHeldForInvestment 1 USGovernmentSecuritiesAtCarryingValue 1 MortgageBackedSecuritiesAvailableForSaleFairValueDisclosure 1 {http://www.voya.com/20140930}:CashAndCashEquivalentsConsolidatedInvestmentEntities 2 {http://www.copt.com/20140930}:RestrictedCashAndMarketableSecurities 1 {http://www.carlyle.com/20140630}:RestrictedCashAndCashEquivalentsAndSecuritiesOfConsolidatedFunds 1 {http://www.virtus.com/20141231}:CashPledgedOrOnDepositOfConsolidatedSponsoredInvestmentProducts 1 {http://www.intgla.com/20150331}:RestrickedCashMortgageImpounds 1 {http://www.dunkinbrands.com/20150328}:RestrictedAssetsOfAdvertisingFunds 1 {http://www.intgla.com/20141231}:RestrictedCashRedemption 1 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{http://www.invesco.com/20140930}:CashAndCashEquivalentsOfConsolidatedInvestmentProducts 1 {http://www.dstsystems.com/20141231}:RestrictedCashAndCashEquivalentsAtCarryingValueOnBehalfOfClients 1 {http://www.cnoinc.com/20141231}:CashAndCashEquivalentsHeldByVariableInterestEntities 1 {http://www.pnkinc.com/20150331}:CashandCashEquivalentsExcludingDiscontinuedOperations 1 {http://www.firstmarblehead.com/20140630}:ParticipationInterestAccount 1 {http://www.orchidislandcapital.com/20150331}:MortgageBackedSecuritiesAtFairValuePledgedAsCollateral 1 {http://www.aecom.com/20140630}:CashAndCashEquivalentsGeneral 1 {http://www.newresi.com/20140630}:ConsumerLoanEquityMethodInvestments 1 ``` ## Schlussfolgerung Wie wir gezeigt haben, ist es im Allgemeinen schwieriger, als es sein müsste, zuverlässige, detaillierte Finanzdaten für Investoren aus den XBRL-basierten Unternehmensberichten zu gewinnen, die in der EDGAR-Datenbank der SEC verfügbar sind. Leider sind diese Daten auch nicht zu 100 % zuverlässig. Bei unseren Tests haben wir festgestellt, dass die Finanzdaten, die auf Websites wie Google Finance, Yahoo Finance und Fidelity Investments verfügbar sind, ebenfalls nicht zu 100 % zuverlässig sind. Wir haben zahlreiche Fälle festgestellt, in denen die von diesen Websites veröffentlichten Daten nicht gut miteinander übereinstimmen und auch nicht mit den offiziellen Unternehmensberichten übereinstimmen. Dies scheint größtenteils auf die fünf oben genannten Probleme zurückzuführen zu sein. Wir sind sicherlich nicht die einzigen, die zu diesen Schlussfolgerungen bezüglich des aktuellen Stands der XBRL-Datenqualität in der EDGAR-Datenbank der SEC gelangen. Wie [@CharlesHoffman](https://twitter.com/CharlesHoffman) in zahlreichen Blogbeiträgen unter dem Titel "[CREATING INVESTOR FRIENDLY SEC XBRL FILINGS](http://xbrl.squarespace.com/journal/category/creating-investor-friendly-sec-xbrl-fili)" auf seiner Website [Digital Financial Reporting](http://xbrl.squarespace.com/) beschrieben hat, gibt es noch viel zu tun, um die Datenqualität und Genauigkeit der XBRL-Unterlagen zu verbessern, die bei der SEC eingereicht werden. Einige unmittelbare Maßnahmen fallen mir ein, die die Qualität von XBRL-Daten erheblich verbessern könnten: - Durch die Verwendung von **XBRL-Formeln** können viele der manuellen Prüfungen, die bei der Einreichung von Dokumenten über EDGAR erforderlich sind, sowie zahlreiche Konsistenzprüfungen und Validierungen auf Geschäftsebene direkt unter Verwendung des XBRL-Standards durchgeführt werden, anstatt in einem externen Format, das nicht vollständig automatisiert werden kann - Durch die Nutzung der **XBRL-Tabellenstruktur** können präzisere und besser dokumentierte Zuordnungen von XBRL-Daten zu übergeordneten Finanzkonzepten erstellt werden, die für Investoren relevant sind - Die Unternehmen müssen die **XBRL-Dokumente** als primäre Finanzdokumente erstellen – direkt aus ihren Buchhaltungssystemen – anstatt nachträglich HTML- oder PDF-Dateien zu kennzeichnen - Verpflichtung für Antragsteller, **prüfen Sie Ihre XBRL-Dokumente mithilfe eines strengen und automatisierten Validierungs- und Qualitätsprüfungsprozesses**wie zum Beispiel der [XBRL.US-Konformitätsprüfung](http://csuite.xbrl.us/#)oder durch die Verwendung von [Altova's](https://www.altova.com/de/) [RaptorXML+XBRL Server](https://www.altova.com/de/raptorxml.html)...das nicht nur eine vollständige Validierung gemäß dem XBRL-Standard bietet, sondern auch eine umfassende.. [Validierung der EDGAR-Einreichungsrichtlinien](https://www.altova.com/de/xmlspy-xml-editor/xbrl-validator#edgar) und können entweder interaktiv innerhalb von XMLSpy verwendet werden, um.. [XBRL-Validierung](https://www.altova.com/de/xmlspy-xml-editor/xbrl-validator)oder in einer automatisierten Serverumgebung zur schnellen Validierung großer Mengen von XBRL-Daten - Abschließend **die Implementierung einer strengen Qualitätskontrolle in den EDGAR-Systemen der SEC selbst** dass XBRL-Einreichungen grundsätzlich nur dann akzeptiert werden, wenn diese nicht nur fehlerfrei und vollständig den Spezifikationen entsprechen, sondern auch die oben genannten Qualitätsprüfungen bestehen Nur durch die Kombination verschiedener dieser Ansätze können wir erfolgreich die Qualität von XBRL-Daten verbessern und sicherstellen, dass die XBRL-Berichte von Unternehmen für Investoren tatsächlich nützlich sind. ## Nebenfolgerung Angesichts der Tatsache, dass ein Investor, der heute zuverlässige Unternehmensdaten finden möchte, offenbar keine andere Wahl hat, als sich den aufwendigen Prozess der Recherche eines Unternehmens auf verschiedenen Seiten durchzusetzen und möglicherweise sogar die Originaldokumente in HTML- oder PDF-Format einzusehen, planen wir, in Kürze eine mobile Lösung öffentlich zugänglich zu machen. Diese Lösung basiert auf [MobileTogether](https://www.altova.com/de/mobiletogether.html) als Frontend und [RaptorXML+XBRL Server](https://www.altova.com/de/raptorxml.html) sowie einer SQL-Datenbank als Backend. Sie ermöglicht es potenziellen Investoren, schnell einen Überblick über die wichtigsten Daten aus den letzten Quartals- und Jahresberichten dieser börsennotierten Unternehmen zu erhalten. Diese Daten werden direkt aus den XBRL-Dokumenten extrahiert und mithilfe von Heuristiken zusammengefasst, um die Vergleichbarkeit zu verbessern. Angesichts der oben genannten Einschränkungen hinsichtlich der Datenqualität wird diese Datenbasis.. _nicht_ Es ist zwar auch nicht perfekt, aber wir glauben, dass es besser zu dem Ansatz der XBRL-Berichterstattung passt und dass die Daten im Laufe der Zeit nur noch besser werden, da die Qualität der XBRL-Daten kontinuierlich verbessert wird.