Zusammenfassung
- Unternehmen, die sich bei der Vorbereitung von Entscheidungen auf lediglich ein Zukunftsszenario verlassen, riskieren Planabweichungen oder sogar Fehlentscheidungen.
- Mithilfe der stochastischen Szenarioanalyse können derlei Risiken reduziert werden, denn es wird mithilfe einer repräsentativen Anzahl von Zukunftsszenarien die mögliche Bandbreite einer zukünftigen Entwicklung sichtbar gemacht.
- Die stochastische Szenarioanalyse ist der Werkzeugkoffer der modernen Unternehmensplanung. Dieser Artikel zeigt anhand eines durch den Leser in MS Excel nachvollziehbaren Beispiels, wie man ihn einsetzt.
1 Szenarien vermitteln besseres Bild über Risikoverteilung
Die Szenarioanalyse ist das heutzutage in der Betriebswirtschaft am häufigsten anzutreffende Instrument zur Entscheidungsvorbereitung und -unterstützung. Mit der stochastischen Szenarioanalyse werden Risiken und Chancen nicht, wie bei den klassischen Bewertungsmethoden, nur in Form einer Binomialverteilung, d. h. hinsichtlich zweier Ergebniszustände, nämlich Eintritt oder Nichteintritt, ohne Berücksichtigung der Wechselwirkungen beschrieben. Es ist vielmehr möglich, viele Tausend potenzielle Szenarien bzw. Zukunftspfade zu berechnen und dabei alle zur Verfügung stehenden quantitativen Risikoparameter, inklusive der Wechselwirkungen zwischen diesen Parametern, in die Modellierung einzubeziehen, ohne dass die Parameter exakt bekannt sein müssen. "Ergebnis sind verschiedene Verteilungsfunktionen der Outputgrößen zu unterschiedlichen Zeitpunkten in der Zukunft."
Es geht bei der stochastischen Szenarioanalyse folglich um die Einschätzung möglicher positiver und negativer Planabweichungen unter Einbeziehung möglicher interner und externer Determinanten aus dem Unternehmen und dessen Umfeld.
Abb. 1: Beispiel eines Szenariotrichters
Szenariotrichter
Der in Abb. 1 dargestellte Szenariotrichter veranschaulicht die Bandbreite möglicher positiver und negativer Entwicklungen der abgebildeten drei Szenarien. Häufig werden mit Hilfe eines Szenariotrichters Worst-, Best- und Realistic-Case-Szenarien abgebildet und mögliche Einflussfaktoren als Störgrößen im Verlauf des Szenarios dargestellt. Die Datenbasis für die zu ermittelnden Szenarien erfolgt über die im Rahmen des klassischen Risikomanagementprozesses durchgeführte Risikoidentifikation und kann dementsprechend historische Daten, Expertenwissen, Marktdaten u. a. m. beinhalten.
Modellbeispiel
Nachfolgend wird anhand der Risiken der fiktiven Firma "Cold Coffee Connection AG" (CCC AG) mit Hilfe einer Monte-Carlo-Simulation eine Modellierung der Risiken vorgenommen. Die Monte-Carlo-Simulation ist ein stochastisches Simulationsverfahren, bei dem über die Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge zufällig gewählter Parameter die zugehörigen Ergebnis- oder Zielgrößen ermittelt werden.
2 Modellierung und Simulation anhand eines Beispiels
Anhand des Beispiels der CCC AG werden Risiken und Chancen mittels einer stochastischen Szenarioanalyse bzw. einer Monte-Carlo-Simulation analysiert. Als Simulationstool wurde das Microsoft Excel-Add-On "RiskKit" der Wehrspohn GmbH & Co KG verwendet.
Ausgangsdaten
Die Geschäftsleitung hat folgende Planungsrechnung für das nächste Geschäftsjahr, basierend auf der im Unternehmen standardmäßig verwendeten Zielgröße EBT (= earnings before taxes), zur Verfügung gestellt. Ziel ist es, den Einfluss der identifizierten Risiken und Chancen auf die Planzahlen möglichst realistisch einzuschätzen.
Cold Coffee Connection AG, EBT-Planung
| Position |
Planwert (in TEUR) |
| Umsatz |
95.000 |
| Wareneinsatz |
64.800 |
| Personalkosten |
8.200 |
| Abschreibungen |
3.500 |
| Zinsaufwand |
750 |
| Sonstige Kosten |
2.200 |
| EBT |
15.550 |
Abb. 2: EBT-Planung, Cold Coffee Connection AG
Die Planrechnung zeigt, dass der Wareneinsatz Hauptkostentreiber ist. In den sonstigen Kosten wurden bereits 2 Mio. EUR für eine geplante Markterschließung einkalkuliert. Mithilfe der Monte-Carlo-Simulation soll überprüft werden, ob die sich aus der Markterschließung ergebende Chance genug Rendite abwirft, um die Kosten für den Markteintritt (Werbung, Eröffnung von Vertriebswegen etc.) zu decken.
| Risiko 1: Umsatzrückgang durch Wirtschaftskrise |
| Zielgröße für risikoadjustierte Planung: |
Umsatzerlöse |
| Verteilungsannahme: |
Dreiecksverteilung |
| Worst Case |
Realistic Case |
Best Case |
Zufallswert |
| -20 % |
-7 % |
5 % |
-10,31 % |
| Risiko 2: Erhöhung der Preise für Rohwaren |
| Zielgröße für risikoadjustierte Planung: |
Wareneinsatz |
| Verteilungsannahme: |
PERT-Verteilung |
| Worst Case |
Realistic Case |
Best Case |
Zufallswert |
| 10 % |
2 % |
-3 % |
4,65 % |
| Risiko 3: Personalkostenschwankung |
| Zielgröße für risikoadjustierte Planung: |
Personalaufwand |
| Verteilungsannahme: |
Normalverteilung |
| Erwartungswert |
Standardabweichung |
|
Zufallswert |
| 1 % |
1 % |
|
-0,01 % |
| Chance 4: Erschli... |