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
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.
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.
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.
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.
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.
Die Verwendung von Korrelationen bei der Simulation ist essentiell. In diesem Exkurs vertiefen wir das Thema anhand von Copulas und zeigen anhand der Finanz - Bankenkrise (2008) auf, welche Schlussfolgerungen zu ziehen sind.
Ganz nach dem Motto: "All models are wrong, but some are useful".
"Pläne, die auf durchschnittliche Annahmen beruhen, sind im Durchschnitt falsch." (aus Sam Savage: "The Flaw of Averages") Mehr können wir nicht hinzufügen. Mit einem Videobeispiel in Excel zeigen wir Ihnen warum.