Was ist eine Monte-Carlo Simulation?

Mit Unsicherheit umgehen

Was ist eine Monte-Carlo Simulation? MC FLO Excel

Um es kurz zu fassen: die Monte-Carlo Simulation ist eine Technik, um der Unsicherheit ein Gesicht zu geben und somit eine fundierte Entscheidung ermöglicht. 

 

Stellen Sie sich vor, dass ein neues Produkt lanciert werden soll. Sie definieren vorab welche Variablen (oder besser Treiber) den Erfolg des Produktes beeinflussen und ordnen diesen in der Kalkulationstabelle einen konkreten Wert zu. So gehen Sie davon aus, dass das Nachfragewachstum nach dem Produkt in einem bestimmten Jahr zwischen -3% und +3% betragen kann. Im wahrscheinlichsten Fall gehen Sie von einem Wachstum von +2% aus und übernehmen diesen Wert. Die möglichen Fälle zwischen -3% und +3% sind Ausdruck der Unsicherheit. Sie können somit nicht mit Gewissheit oder Sicherheit sagen, dass das Wachstum genau +2% betragen wird. Auch können Sie mit der Festlegung einer konkreten Zahl andere mögliche Realisierungen, welche bei Unsicherheit die Regel sind, nur mit grosser Mühe in der Kalkulationstabelle umsetzen.

 

Genau hier setzt die Monte-Carlo Simulation mit MC FLO an. Sie definieren mühelos vorab, wie sich die unsicheren Variablen verhalten können, indem Sie aus einer Vielzahl von möglichen Verteilungen eine für Sie passende auswählen. Gängig sind etwa die Normalverteilung, die PERT-Verteilung oder - wie oben im Bild dargestellt - die Dreiecksverteilung. Falls Sie bereits über Daten aus der Vergangenheit verfügen und diese für Ihre Kalkulation heranziehen möchten, können Sie mit der eingebauten Schätzfunktion eine geeignete Verteilung auswählen. Mit MC FLO haben Sie sogar die Möglichkeit, Zeitreihen für Prognosen in der Excel Kalkulationstabelle zu verwenden. 

 

Die Monte-Carlo Simulation mit MC FLO wählt anschliessend und direkt in der Excel Kalkulationstabelle hunderte oder tausende Male einen zulässigen Wert aus der vorab definierten Verteilungsfunktion (beispielhaft den Wert +1.97%) und berechnet automatisiert das damit verbundene Resultat, etwa den Gewinn. Als Ergebnis erhalten Sie somit nicht nur einen Wert ("Punktbetrachtung"), sondern eine Vielzahl von möglichen Werten ("Bandbreiten"), anhand welcher Sie dann eine fundierte Entscheidung treffen können. 

 

Die Technik der Monte-Carlo Simulation ist auf nahezu alle Bereiche des täglichen Lebens anwendbar. Sei es bei der Bestimmung von Projektkosten, im Finanzsektor, der Forschung und Entwicklung, der Fertigung oder Planung - überall dort, wo Ihnen Unsicherheit begegnet.

Beziehungen Berücksichtigen

Korrelationen definieren MC FLO Simulation Monte Carlo Excel

Sehr oft kommt es vor, dass die Variablen nicht unabhängig sind, sondern miteinander in Beziehungen stehen. So kann zwischen dem Preis und der Absatzmenge eine negative Beziehung (oder auch Korrelation genannt) vorliegen: wird der Preis eines Produktes gesenkt, kann eine Erhöhung der Nachfrage nach diesem Produkt beobachtet werden. Diese Beziehungen können Sie in einer reinen Excel-Kalkulationstabelle nicht abbilden. Monte-Carlo Simulationsprogramme wie MC FLO erlauben es Ihnen, diese Beziehungen hoch automatisiert und grafisch in Ihrem Modell zu definieren und somit in die Excel Kalkulationstabelle einfliessen zu lassen. Damit wird eine möglichst genaue Abbildung der zukünftigen Zustände ermöglicht. 

DIE Richtigen Entscheidungen treffen

Monte Carlo Simulation Ergebnisse  MC FLO Simulation Monte Carlo Excel

Das Resultat einer Monte-Carlo Simulation ist eine Verteilung der möglichen Ergebnisse. Mit MC FLO sehen Sie direkt in der  Excel Kalkulationstabelle die Ergebnisse, welche eher unwahrscheinlich sind und diejenigen, welche innerhalb einer gewissen Bandbreite als sehr wahrscheinlich eingestuft werden können. Mittels eines Tornado Graphs in Excel sind Sie mit MC FLO in der Lage zu erkennen, welche Variablen massgeblich das gesuchte Ergebnis (etwa den Gewinn) beeinflussen und welche nicht. So können Sie sich auf die wesentlichen Einflussfaktoren in Ihren Überlegungen beschränken und damit die richtigen Entscheidungen treffen. MC FLO bietet Ihnen zudem die Möglichkeit, mögliche Szenarien (wie etwa best, worst, real) ohne Umwege automatisiert abzubilden. 

 

Mit der automatisierten Prognosefunktion können Sie mit einem Mausklick alle in Ihrem Modell hinterlegten Entwicklungen (etwa zu Umsätze, Kosten) einem Zeitreihenprozess zuordnen und Prognosen unter Berücksichtigung eines Sicherheitsniveaus erstellen. 


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