Mit Sicherheit Simulationen durchführen
21. September 2022
Ein glaubhafter und nachvollziehbarer Entscheid stützt sich auf alle möglichen Ausprägungen der Treiber; die Ambition ist sodann auf den relevanten Steuerungsebenen so anzusetzen, dass Ziele erreichbar bleiben, planungsrelevante Sicherheiten aber ausreichend in der Planung verankert sind. Kurzum: Eine finanzielle Simulation kommt nicht drumherum, die Monte-Carlo Simulation als einzige «echte» Simulation anzuerkennen.

Stochastische Investitionsplanung
08. März 2022
Die stochastische Investitionsplanung formalisiert die Diskrepanz zwischen der ordentlichen und der ökonomischen Nutzungsdauer von Anlagen und schafft unter Beizug einer Monte-Carlo Simulation Transparenz über mögliche und anzustrebende Investitionsplanwerte.

Bayes - Likelihood?! Teil 2
13. Dezember 2021
Die Bayessche Statistik ist abseits des in heutiger Zeit prominent beigezogenen Vergleichs, ob eine Corona Impfung sinnvoll ist oder nicht, auch für die Unternehmensplanung – und Steuerung ein hilfreiches Instrument, um Daten mit Wissen zu kombinieren und aus der vereinten Kraft beider neue Schlüsse zu ziehen. Teil 2.

Bayes - Likelihood?! Teil 1
29. November 2021
Die Bayessche Statistik ist abseits des in heutiger Zeit prominent beigezogenen Vergleichs, ob eine Corona Impfung sinnvoll ist oder nicht, auch für die Unternehmensplanung – und Steuerung ein hilfreiches Instrument, um Daten mit Wissen zu kombinieren und aus der vereinten Kraft beider neue Schlüsse zu ziehen.

El plan corporativo -  un enfoque basado en la estadística bayesiana
11. November 2021
La estadística bayesiana junto con el método Monte Carlo se puede utilizar de forma eficaz para la planificación empresarial. Se basa en el concepto del conocimiento previo (a-priori), que cuantifica valoraciones subjetivas y permite actualizar este conocimiento previo a partir de nuevos datos.

Corporate planning  - a new approach based on Bayesian statistics
05. September 2021
Bayesian statistics in conjunction with the Monte Carlo approach can be used effectively for corporate planning. It is based on the concept of prior beliefs, which quantifies subjective assessments and allows this prior knowledge to be updated on the basis of new data. By quantifying all possible future outcomes (scenarios), ambitions (target values) can be consistently derived and predictions performed.

Unternehmensplanung - Ein neuer Ansatz basierend auf der Bayesschen Statistik
31. August 2021
Die von Bayes geprägte Statistik kann in Kombination mit der Monte-Carlo Simulation ideal für die Unternehmensplanung beigezogen werden. Sie fusst auf dem Konzept des Vorwissens (A-priori), welches die subjektiven Einschätzungen quantifiziert und anhand von Daten eine Aktualisierung des Vorwissens erlaubt. Durch die Quantifizierung aller möglicher zukünftiger Zustände (Szenarien) werden Ambitionen (Zielwerte) konsistent hergeleitet und Prognosen ermöglicht.

In defense of risk heat maps - a quantitative interpretation
05. Juli 2021
The "raison d'être" of a comprehensive quantitative analysis using the Monte Carlo approach is an objectively justifiable recommendation for a decision, taking into account uncertainty. For those decision driven people, which still have to use "heat maps" to communicate threats, MC FLO offers an equivalent instrument - the conditional risk matrix.

Risikomatrix – neuer Wein in alten Schläuchen: das Zusammenspiel mit der Unternehmensplanung
05. Juli 2021
Ziel einer umfassenden quantitativen Analyse mittels Monte-Carlo Simulation ist eine objektiv begründbare Entscheidungsempfehlung unter Berücksichtigung von Unsicherheit, etwa bei den Absatzmengen oder Anzahl Cyberangriffe, welches ein Unternehmen ausgesetzt ist. Für diejenigen Personen, die eine quantitative Analyse schätzen, die Resultate davon aber in einer Risikomatrix abzubilden haben, stehen in MC FLO nun die geeigneten Instrumente bereit.

Entscheidungen unter Unsicherheit = Risiko?
24. Mai 2021
Falls Sie nicht allein an Mittelwerten interessiert sind und / oder Abhängigkeiten zu berücksichtigen sind, dann sind Monte-Carlo Simulationen nicht nur geboten, sondern gar erforderlich, um eine datenbasierte Entscheidung herbeizuführen. Dargestellt an einem Modell eines potentiellen Cyberangriffes.

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