Woher unsere Zahlen stammen
Unsere Rechner liefern Schätzungen für die Planungsphase. Diese Seite zeigt, worauf sie beruhen: die öffentlichen und privatmarktbasierten Quellen hinter jeder Zahl, die Stichtage der Daten und die Stellen, an denen wir eine Modellannahme getroffen statt eine Quelle zitiert haben.
Quellen geprüft im Juli 2026.
Was die Rechner schätzen und was nicht
Die Rechner sollen ein Gespräch eröffnen, nicht abschließen. Es lohnt sich, die Grenze zwischen beidem genau zu ziehen.
Was sie liefern
- Eine Spanne des Unternehmenswerts für die Planungsphase eines operativen Unternehmens, hergeleitet aus Umsatz, Profitabilität, Größe, Branche und Land.
- Eine indikative Fremdkapitalkapazität im Stil von Senior Debt, ausgedrückt als Spanne von Verschuldung zu EBITDA.
- Ein Gefühl dafür, wie sich diese Zahlen mit Unternehmensgröße, Wachstum und Geografie verändern.
Was sie nicht sind
- Eine formale Bewertung, Fairness Opinion oder Prüfung.
- Ein verbindliches Finanzierungsangebot oder ein zugesagtes Term Sheet.
- Der Preis, den ein bestimmter Käufer zahlt, der von Due Diligence, Transaktionsstruktur und Appetit am jeweiligen Tag abhängt.
- Ein Ersatz für Beratung bei einer laufenden Transaktion.
Wie wir die Zahlen kalibrieren
Jede Zahl lässt sich auf eine benannte Quelle zurückführen. Wir halten zwei Dinge auseinander und sagen, welches welches ist.
Belegte Niveaus
Multiplikator-Niveaus, die ein benannter Dritter veröffentlicht. GF Data etwa berichtet einen Durchschnitt von 5,9x EBITDA für Transaktionen mit einem Unternehmenswert zwischen 10 und 25 Mio. USD. Diese zitieren wir mit Quelle und Datum.
Alehar-kalibrierte Schätzungen
Jeder Wert, den wir glätten, interpolieren oder an einen Referenzpunkt koppeln. Keine öffentliche Quelle veröffentlicht eine umsatzindexierte Größenkurve, einen Frühphasen-Multiplikator nach Wachstumsstufe oder einen einzelnen Faktor je Land. Wo wir einen bilden, kennzeichnen wir ihn als Alehar-Kalibrierung und zeigen die belegten Niveaus, aus denen er gebaut wurde.
Die Struktur des Rechners, eine glatte Größenkurve, Faktoren je Land und Wachstumsstufen, ist eine Alehar-Modellannahme. Die Eingaben in diese Struktur sind belegt. Wir behaupten nicht, dass ein Dritter unser Raster Zelle für Zelle veröffentlicht.
Ein Vorbehalt gilt für alles Folgende. Die meisten öffentlichen Multiplikator-Daten sind entweder Handelsmultiplikatoren börsennotierter Unternehmen, die deutlich über dem liegen, wozu kleine Privatunternehmen transaktieren, oder Transaktionsdaten auf unterschiedlichen Ertragsbasen: Seller’s Discretionary Earnings für die kleinsten Unternehmen, EBITDA oberhalb von rund 2 Mio. USD. Ein kleines Privatunternehmen erhält keinen Multiplikator eines börsennotierten Unternehmens, und jede Referenz unten berücksichtigt das bereits.
Wie die Unternehmensgröße den Multiplikator verändert
Der größte Einzeltreiber des Multiplikators eines kleinen Unternehmens ist seine Größe. Sinkt der Umsatz, sinkt der Multiplikator mit ihm, und unterhalb von rund 2 Mio. USD Umsatz bepreist der Markt auf Basis von Seller’s Discretionary Earnings statt EBITDA. Die Kurve unten indexiert jeden Umsatzpunkt an einen Lower-Middle-Market-Anker bei 20 Mio. USD, wo ein Unternehmen etwa zu einem mittleren bis hohen einstelligen EBITDA-Multiplikator handelt. Sie ist eine Alehar-Kalibrierung, gebaut aus den belegten Niveaus in der letzten Spalte.
| Umsatz | Faktor gegenüber 20-Mio.-Anker | Was dahintersteht |
|---|---|---|
| $100K | 0.35 | Mikro- und Main-Street-Untergrenze. BizBuySell berichtet einen Median nahe 2,6x SDE und 0,69x Umsatz, und wenig des Werts geht auf einen neuen Eigentümer über. |
| $500K | 0.44 | Kleines eigentümergeführtes Unternehmen. IBBA-Segmente unter 1 Mio. USD transaktieren um 2,3x bis 2,5x SDE. |
| $1M | 0.52 | Der Mediandeal von BizBuySell liegt hier, bei etwa 2,6x SDE und 0,69x Umsatz. |
| $2M | 0.62 | Der Punkt, an dem der Markt von der Bepreisung des SDE zur Bepreisung des EBITDA wechselt, da ein Käufer einen angestellten Manager statt eines Eigentümer-Betreibers unterstellt. |
| $5M | 0.78 | GF Data berichtet 5,5x EBITDA für Transaktionen von 1 bis 5 Mio. USD. Ein Unternehmen mit 5 Mio. USD Umsatz schließt typischerweise eher bei 4x bis 5x ab, nicht beim vollen Lower-Middle-Market-Multiplikator. |
| $10M | 0.90 | GF Data berichtet 5,9x EBITDA für das Segment 10 bis 25 Mio. USD, und IBBA setzt die Spanne 5 bis 50 Mio. USD nahe 6,5x. |
| $20M | 1.00 | Der Lower-Middle-Market-Anker. Das Segment 10 bis 25 Mio. USD von GF Data bei 5,9x und der Jahresdurchschnitt 2025 von First Page Sage bei 7,2x setzen den Referenzpunkt. |
| $50M | 1.10 | Größere Lower-Middle-Market-Transaktionen erzielen einen moderaten Aufschlag. GF Data berichtet 6,6x für 25 bis 50 Mio. USD und 8,7x für 50 bis 100 Mio. USD. |
Der Faktor ist ein relativer Multiplikator, nicht selbst ein Multiplikator. Er skaliert den Anker nach oben oder unten. Die Kurve ist konstruktionsbedingt glatt, was scharfe Sprünge an runden Umsatzschwellen vermeidet.
Der Frühphasen-Ansatz
Für wiederkehrende-Umsatz- und Software-Unternehmen unter rund 5 Mio. USD Umsatz bepreisen wir auf ARR oder nachlaufendem Umsatz statt auf EBITDA, weil diese Unternehmen oft den Großteil ihres Gewinns in Wachstum reinvestieren. Der Markt bepreist sie heute nach Profitabilität, Net Revenue Retention und der Rule of 40 statt allein nach Wachstumsrate, sodass keine Quelle einen sauberen Multiplikator für ein bestimmtes Wachstumsband veröffentlicht. Die Stufen unten nutzen Wachstum als sichtbaren Anhaltspunkt, den ein Gründer selbst angeben kann, verankert an belegten Umsatzmultiplikator-Niveaus. Sie sind eine Alehar-Kalibrierung.
| Wachstumsrate | ARR-Multiplikator | Was dahintersteht |
|---|---|---|
| Unter 30% | 2.0-3.0x | Acquire.com berichtet einen Median nahe 2,6x nachlaufendem Umsatz, und Aventis setzt das erste Quartil bei 2,4x. Langsam wachsendes kleines SaaS liegt am unteren Ende der Marktplatzspanne. |
| 30% bis 60% | 3.0-4.5x | Aventis berichtet einen aktuellen Median nahe 3,1x und einen langfristigen Median von 4,5x. SaaS Capital prognostiziert etwa 4,8x für ein bootstrapped Unternehmen. |
| 60% bis 100% | 4.5-6.5x | Windsor Drake setzt eigenkapitalfinanziertes, stark wachsendes SaaS bei 5x bis 8x an, angehoben durch starke Kundenbindung. |
| Über 100% | 6.5-9.0x | SaaS Capital berichtet 7x bis 9x ARR für Unternehmen mit einer Rule of 40 über 50 und einer Net Revenue Retention über 120%. |
Die Gewinnuntergrenze
~3.9xFür ein profitables kleines Software-Unternehmen ist der Gewinnmultiplikator oft die konservativere Zahl. Acquire.com berichtet einen Median-SaaS-Gewinnmultiplikator nahe 3,9x. Wo diese Zahl niedriger ist als die umsatzbasierte, behandeln wir sie als die bindende.
Diese Spannen setzen echten wiederkehrenden Umsatz voraus. Kundenbindung und Profitabilität können ein Unternehmen eine volle Stufe nach oben oder unten bewegen.
Länderanpassungen
Wir wenden einen Faktor je Land an, flach über alle Branchen, und legen offen, worauf jeder Faktor beruht. Einige sind von Länderrisikoprämien informiert, einer Kapitalkostenanpassung, die die Theorie auf jede Branche gleich anwendet. Andere spiegeln Marktliquidität und die Tiefe des lokalen Käuferpools wider, nicht Risiko. Wir behaupten keinen eigenen Faktor für jedes Land-und-Branche-Paar, weil die öffentlichen Daten zu verrauscht sind, um einen ehrlich zu stützen.
| Land | Faktor gegenüber USA | Worauf der Faktor beruht |
|---|---|---|
| Indien | 0.78 | Risikoprämien-informiertDie Länderrisikoprämie impliziert rund 0,75, sodass der Faktor nahe an der Theorie liegt. |
| Philippinen | 0.75 | Risikoprämien-informiertDie Länderrisikoprämie impliziert rund 0,78. |
| Vereinigtes Königreich | 0.95 | Risikoprämien-informiertDie Länderrisikoprämie impliziert rund 0,94. |
| Saudi-Arabien | 0.83 | Vorsichtige KalibrierungDie Risikoprämie allein impliziert rund 0,94. Wir halten den Faktor als bewusste Vorsicht niedriger, nicht wegen Länderrisiko. |
| Vereinigte Arabische Emirate | 0.85 | Vorsichtige KalibrierungDie Risikoprämie allein impliziert rund 0,95. Als bewusste Vorsicht niedriger gehalten. |
| Singapur | 0.88 | Liquidität und MarkttiefeMit Aaa bewertet, sodass Länderrisiko keinen Abschlag unter die USA rechtfertigt. Der Faktor spiegelt einen kleineren lokalen Exit-Markt und Käuferpool wider. |
| Niederlande | 0.91 | Liquidität und MarkttiefeMit Aaa bewertet. Spiegelt Käuferpooltiefe und Exit-Marktgröße wider, nicht Länderrisiko. |
| Deutschland | 0.93 | Liquidität und MarkttiefeMit Aaa bewertet. Spiegelt Käuferpooltiefe und Exit-Marktgröße wider, nicht Länderrisiko. |
| Vereinigte Staaten | 1.00 | AnkerDer Referenzpunkt für jeden anderen Faktor. |
Wir legen das offen. Singapur, die Niederlande und Deutschland tragen keine Länderrisikoprämie über den USA, sodass nichts an ihrem Kreditrisiko einen Abschlag rechtfertigt. Ihre Faktoren unter 1,0 spiegeln Liquidität und Käufertiefe wider, und wir kennzeichnen sie so, statt sie als Risiko darzustellen.
Die Aufteilung für erneuerbare Energien
Erneuerbare Energien passen nicht zu einem einzigen Unternehmens-EBITDA-Multiplikator, deshalb teilen wir sie in zwei Teile.
Dienstleister und Entwickler
Unternehmen mit echten operativen Erträgen: Engineering, Beschaffung und Bau, Betrieb und Wartung sowie Entwickler, die Anlagen bauen und rotieren. Es gilt die Unternehmens-EBITDA-Logik. Börsennotierte Erneuerbare-Unternehmen handelten von 2024 bis 2026 um 11x bis 16x EV/EBITDA. Nach einem Privat- und Größenabschlag liegt ein kleines privates Dienstleistungsunternehmen um 5x bis 9x, mit einem Mittelwert nahe 7x. Diese Spanne ist eine Alehar-Kalibrierung ab dem öffentlichen Band.
Kontrahierte und projektfinanzierte Anlagen
Betriebene Solar- oder Windanlagen mit einem Stromabnahmevertrag, Fremdkapital auf Projektebene oder einer Zweckgesellschaft werden nicht mit einem Unternehmens-EBITDA-Multiplikator bewertet. Der Markt bewertet sie nach kontrahierten Zahlungsströmen und Kapazität. Als Anhaltspunkt transaktieren betriebene Anlagen mit langfristigen PPAs um 1,0 bis 1,8 Mio. USD pro MW, und Investoren rechnen mit einer verschuldeten Eigenkapital-IRR von rund 8% bis 12% und einer Schuldendienstdeckung. Für eine Zahl auf Projektebene verweist der Rechner auf ein direktes Gespräch statt auf einen Multiplikator.
Der Verschuldungsrechner
Der Verschuldungsrechner liefert eine indikative Kapazität im Stil von Senior Debt, ausgedrückt als Spanne von Verschuldung zu EBITDA. Sie ist bewusst konservativ. Sie spiegelt die vorrangige Verschuldung wider, die ein Kreditgeber einem stabilen Lower-Middle-Market-Unternehmen einräumen könnte, rund 1,5x bis 3,1x je nach Land und Branche, und deckt sich mit der vorrangigen Verschuldung von GF Data und Calder im Lower Middle Market. Sie ist nicht die höhere Verschuldung aus sponsorenfinanzierten Private-Credit-Transaktionen, und sie ist keine Kreditzusage. Länderunterschiede werden als einzelne, moderate Anpassung eines globalen Benchmarks angewandt, was eine interne Heuristik ist und keine separat belegte Marktzahl je Land.
Der vollständige Haftungsausschluss
Diese Ergebnisse sind indikative Planungsschätzungen, keine formale Bewertung, Fairness Opinion, Kreditzusage oder Anlageempfehlung. Alehar kalibriert den Rechner aus gepflegten Lower-Middle-Market-Branchenbenchmarks, Datensätzen zu Handelsmultiplikatoren börsennotierter Unternehmen wie Damodaran/NYU Stern, ausgewählten Privatmarkt-M&A- und SaaS-Datensätzen sowie Berichten zur Mittelstandsfinanzierung wie GF Data; anschließend passen wir für Unternehmensgröße, Wachstum, Profitabilität, Geschäftsmodell, Geografie, Vermögensbasis und Schuldendienstfähigkeit an. Tatsächliche Bewertung und Verschuldungskapazität können sich je nach Käuferappetit, Umsatzqualität, Kundenkonzentration, Working Capital, Managementtiefe, Kreditgeberrichtlinie und Transaktionsstruktur wesentlich verschieben, sodass das Ergebnis als Gesprächsanlass vor einem ordentlich due-diligence-gestützten Prozess dienen sollte.
Quellen
Jede Zahl auf dieser Seite und in den Rechnern lässt sich auf eine der Quellen unten zurückführen. Jeder Eintrag nennt, was wir daraus entnehmen, und das Datum der Daten.
| Quelle | Was wir daraus entnehmen | Stand |
|---|---|---|
| GF Data, The Size Premium Returns to 2.8x | EBITDA-Multiplikatoren nach Unternehmenswert-Segment für private-equity-finanzierte Transaktionen. | Erste neun Monate 2025 |
| IBBA / M&A Source Market Pulse | Median-Transaktionsmultiplikatoren nach Marktsegment und der SDE-zu-EBITDA-Übergang nahe 2 Mio. USD. | Q3 2025 |
| BizBuySell Insight Report | Main-Street-Medianverkaufspreis, Cashflow- (SDE-) und Umsatzmultiplikatoren. | Gesamtjahr 2025 und Q1 2026 |
| First Page Sage | EBITDA-Multiplikatoren für kleine Unternehmen und nach Branche. | 2025 |
| Acquire.com Biannual Acquisition Multiples Report | SaaS-Gewinn- und Umsatzmultiplikatoren für Unternehmen unter 10 Mio. USD Unternehmenswert. | Januar 2026 |
| Aventis Advisors, SaaS Valuation Multiples | Private SaaS-M&A EV/Umsatz und EV/EBITDA, 2015 bis 2026. | März 2026 |
| SaaS Capital Index und Benchmarking | Öffentlicher SaaS-Index und private Benchmarks, inklusive Net Revenue Retention und Rule-of-40-Effekten. | 2026 |
| Windsor Drake, SaaS Valuation Multiples | SaaS-Multiplikatoren nach Unternehmenswert-Band und Unternehmenstyp. | Februar 2026 |
| Damodaran / NYU Stern Datensätze | EV/EBITDA, EV/Umsatz börsennotierter Unternehmen und Länderrisikoprämien nach Region. | Januar 2026 |
| Finerva, Green Energy and Renewables | Bewertungsmultiplikatoren für erneuerbare Energien. | 2026 |
| FTI Consulting, Power, Renewables and Energy Transition | M&A-Rückblick und Ausblick für erneuerbare Energien. | 2025 bis 2026 |
| Energy IB, Phoenix Strategy Group, Vernimmen | Projektfinanzierungs-Rahmen für erneuerbare Anlagen: EV pro MW, DSCR und Diskontierung kontrahierter Zahlungsströme. | 2025 bis 2026 |
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