Business-Analytics-Ansätze zur Unterstützung des Control ... / 3 Business Analytics zur Unterstützung des Controllers bei der Risikoidentifikation

Im Folgenden werden Instrumente des Controllers zur Risikoidentifikation beschrieben und gezeigt, inwieweit Business-Analytics-Ansätze deren Nutzung unterstützen.^[1]

[1] Für eine Diskussion möglicher Controllinginstrumente zur Risikoidentifikation vgl. Vanini, "Instrumente für eine systematische Identifikation von Risiken".

3.1 Prognosen und Forecasts zur Identifikation operativer GuV-Risiken

Forecasting als traditionelle Controlleraufgabe

Der Controller erstellt regelmäßig Forecasts für die wichtigsten betrieblichen Zielgrößen zu bestimmten zukünftigen Zeitpunkten. Insbesondere durch Rolling Forecasts mit einen 12- bzw. 18-monatigen Zeithorizont soll die Prognosefähigkeit der operativen Planung und Budgetierung verbessert oder diese im Extremfall ganz abgelöst werden. Die Konzentration auf zentrale Zielgrößen, die empfindlich auf Änderungen der Planungsprämissen reagieren und eine hohe Strategierelevanz aufweisen, ist dabei ein wesentlicher Erfolgsfaktor.^[1] Grundlage von Forecasts sind Prognoseverfahren, die in drei Gruppen unterteilt werden können:^[2]

• Statistische Modelle basieren i. d. R. auf der Annahme, dass zukünftige Entwicklungen eine Fortschreibung der Gegenwart darstellen, und extrapolieren daher die Prognose aus Vergangenheitswerten der zu prognostizierenden Zielgröße.
• Mathematische Modelle basieren auf verschiedenen Einflussfaktoren auf die Entwicklung der zu prognostizierenden Zielgröße und modellieren die Beziehungen zwischen den Einflussgrößen und deren Wirkung auf die Zielgröße.
• Qualitative Modelle basieren auf subjektiven Einschätzungen von Entscheidern zur Entwicklung der Zielgrößen.

Nutzung des Forecasting zur Risikoidentifikation

Negative Abweichungen zwischen geplanten und prognostizierten Werten der Zielgröße stellen Risiken, positive Abweichungen Chancen für das Unternehmen dar. Forecasts können so zu Frühwarnsystemen we...