24. Oktober 2020
Simulationen und Markow-Prozesse kombiniert. Vereinfacht kann ein Markow-Prozess so zusammengefasst werden: Bei der Markow Kette handelt sich um einen zufallsbedingten Prozess, aus welcher Vorhersagen auf Basis von Beobachtungen aus der Vergangenheit mittels einer Übergangsmatrix hergeleitet werden

29. September 2020
Auch wenn wir bei MC FLO den Fokus auf Excel als Modellierungswerkzeug legen, lohnt sich der Blick auf andere Instrumente, welche sowohl vom Modellkonzept als auch in Bezug auf die Simulation andere Wege einschlagen. Wie Analytica von Lumina.

23. August 2020
Der Bayessche Wahrscheinlichkeitsbegriff greift auf «subjektive» Einschätzungen (Glauben, oder «beliefs») zurück. Bei Monte-Carlo Simulationen werden sowohl der frequentistische als auch der Bayessche Wahrscheinlichkeitsbegriff kombiniert. Durch die Simulation wird das subjektive «Bauchgefühl» auf einer objektiv nachvollziehbaren Grundlage gestellt. Mit jeder neuen Erfahrung des Managements wird das (erweiterte) subjektive Bauchgefühl rationalisiert und einer Kontrolle unterzogen.

22. Juli 2020
Wenn Sie eine Planung auf Basis von Simulationen aufsetzen, seien Sie sich bewusst, dass die Unsicherheit nicht eliminiert ist und Sie in weiten Teilen auf Basis von Annahmen die Planung gestalten müssen. Im Gegensatz zur «einwertigen» Planung haben Sie aber mit der Simulation das richtige Instrument in der Hand, um auf Basis von nachvollziehbaren Zahlen und unter Einschluss der Wechselwirkungen von Geschäftsprozessen eine bessere Entscheidung treffen zu können.

30. Juni 2020
MC FLO ist das führende Excel Monte-Carlo Simulationstool, welches als Alleinstellungsmerkmal konsequent den Namensmanager von Excel verwendet und somit die Modelllogik untrennbar mit der Präsentations - oder Reportinglogik verknüpft. Damit werden maximale Transparenz bei nahtloser Nachvollziehbarkeit sichergestellt und Manipulationen bei der Darstellung unterbunden.

22. Juni 2020
Bei der Portfoliobildung von Investitionen sind im Regelfall Nebenbedingungen zu berücksichtigen, etwa die verfügbaren Mitarbeiter oder finanzielle Beschränkungen, welche durch das Budget vorgegeben sind. Wir zeigen auf, wie ein Portfolio aus Investitionen in Projekten zusammensetzen ist, welches das Verhältnis aus erwartetem Free Cash Flow zur Standardabweichung maximiert und dabei ein Investitionsdach mit 90% Sicherheit nicht überschreitet.

29. Mai 2020
Im Vergleich zur "R", der klassischen Umgebung mit der Statistiker Analysen durchführen, möchten wir hier die grundsätzliche Vorgehensweise zur Lösung von Data-Mining Problemen mit der Monte-Carlo Simulation demonstrieren und dabei bewusst auf die Marketingbegriffe verzichten. Durch den hier vorgestellten Ansatz schaffen wir Transparenz, was den Nachvollzug gewährleistet.

27. April 2020
Eine Planung ist die Durchdringung möglicher zukünftiger Zustände auf Basis heute verfügbarer Informationen. Die Annahmen der Planung können in der Zukunft eintreffen oder nicht. Unternehmen, welche es verstehen auf Basis der Informationen die richtigen Schlüsse zu ziehen, haben prinzipiell einen Wissensvorsprung.

13. April 2020
Ausgangslage von Risk-Sharing Modellen bildet das quantitative Risikokonzept, welches positive und negative Abweichungen vom Erwartungswert als Risiko qualifiziert. Soll das Risiko für den Halter reduziert werden, kann dies durch Abtretung der Risiken mittels Vertrag an einen Dritten erfolgen. Risk-Sharing Modelle verzerren keine Erwartungswerte und können zu einer Mitigation der Folgen in Krisenzeiten führen. Dies bedingt aber, dass Unternehmen in guten Zeiten Gewinne abtreten müssten.

04. April 2020
Die Monte-Carlo Simulation ist ein prozessorientiertes Verfahren, bei dem ein System virtuell reproduziert wird, um die möglichen Auswirkungen unter Unsicherheit aufzuzeigen. Ziel ist es dabei, Antworten für zukünftige Ereignisse bereits im Heute zu identifizieren und daraus die richtigen strategischen Massnahmen abzuleiten. Wer dies erkennt und strategisch von Nutzen ziehen kann, muss der Unsicherheit nicht tatenlos ins Gesicht schauen.

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