Szenario-Planung effizient mit Simulationen kombinieren

In nahezu allen Bereichen der Unternehmensplanung wird vermehrt von der reinen punktbezogenen Planung abgewichen und stattdessen eine szenarienbasierte Vorgehensweise eingeschlagen. Neben dem wahrscheinlichsten Fall («real-case»), der im Grunde genommen der Fortführung des aktuellen Trends entspricht, werden mindestens zwei weitere Szenarien – etwa ausgedrückt als «worst-case» und «best-case» als Planungsbestandteile aufgenommen.

Diese Differenzierung der Planung ist ein wichtiger Schritt, um die Risiken und Chancen eines Unternehmens besser verstehen zu können.

 

Jedoch besteht bei diesem Vorgehen die Gefahr, dass die Sichtweise der traditionellen Planung unbesehen auf die Szenario-Planung übernommen wird. Insbesondere die in der traditionellen Planung vorherrschende Praxis, für die unsicheren Variablen einen konkreten Wert heranzuziehen, konterkariert den differenzierten Ansatz. In einem von VUKA (Volatilität, Unsicherheit, Komplexität, Ambiguität) geprägten Umfeld stossen gängige Planungsinstrumente und deren Kennzahlen schnell an ihre Grenzen, da «Punktplanungen» keinen Bezug zu anderen möglichen Realisierungen, welche bei Unsicherheit möglich sind, herstellen. Die einwertige oder punktbezogene Betrachtung hat zudem den Nachteil, dass wesentliche Ursache-Wirkungsbeziehungen nicht modelliert werden und die Gefahr besteht, dass im «worst-case» zu pessimistische Einschätzungen (umgekehrt ist dies beim «real-case» der Fall) getroffen werden. Solche Extremereignisse sind aber praktisch – insbesondere im «worst case»- in der Unternehmensplanung von geringer Relevanz, da die Planung von der Fortführung des Unternehmens ausgehen sollte. Hingegen gilt es die  Risiken, welche in den Konkurs führen können, zu identifizieren und geeignete Gegenmassnahmen aus der Planung abzuleiten. 

Quelle: Benutzer:Beschloss, CC BY-SA 3.0,

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Die Übergänge zwischen den einzelnen Szenarien in der Szenario-Planung sind im Regelfall fliessend (siehe obige Darstellung). Der Trichter bringt dabei zum Ausdruck, dass weiter in der Zukunft liegende Ereignisse unsicherer sind als die in naher Zukunft liegende. Unseres Erachtens bedingt eine Szenarioanalyse einen Monte-Carlo Simulationsansatz zu etablieren, welcher die wesentlichen Einflussvariablen sachlogisch miteinander verknüpft, in Folge anhand tausender Iterationen mögliche zukünftige Zustände berechnet, um dann mittels Schranken eine Trennung des resultierenden Ergebnisraumes in die drei Planszenarien vorzunehmen.

 

Das A-und-O besteht in der Identifikation der (richtigen) wesentlichen Treiber und der wirkungsbezogenen Verlinkung dieser. Excel als Planungsinstrument ist hierfür bereits mit wesentlichen Werkzeugen ausgestattet. In Kombination mit einer Simulation lassen sich auch komplexere Sachverhalte wie „Wenn Ereignis x eintritt, dann..“ modellieren. In der Praxis haben sich Monte-Carlo Simulationsprogramme, welche wie MC FLO auf Excel aufsetzen, entsprechend etabliert. Unterstützend kommt hinzu, dass viele von Drittanbietern angebotene Programme (wie SAP BPC), die Planung in Excel ebenfalls unterstützen. 

 

Wie sieht das konkret aus? Beispielhaft folgendes Beispiel der Unternehmensplanung. 

Die Planung steht vor der Aufgabe, den Cash-Flow der nächsten drei Jahre unter Berücksichtigung der Konkurrenz und der damit verbundenen Marktaufteilung zu bestimmen. 

 

Eine Simulation bildet einen Ergebnisraum ab, aus welchem von einem vorab definierten Niveau der Planungswert abgeleitet werden kann, was einleitend an folgender Illustration veranschaulicht werden soll, bei dem das Resultat einer Monte-Carlo Simulation - ausgedrückt als Dichte und kumulierte Verteilungsfunktion - in Teilbereiche unterteilt wurde, welche die einzelnen Szenarien definieren.  In der Graphik unten ist dies durch die drei vertikalen Striche im Histogramm ersichtlich, wobei das Histogramm als Standarddiagramm zur Darstellung der Dichte - und Verteilungsfunktion etabliert ist. Auf der waagerechten werden in aufsteigender Reihenfolge die möglichen Ergebnisse der gesuchten Grösse (nachfolgend EBIT) und auf vertikalen Achse die Anzahl Treffer (absolut und kumuliert) zu den einzelnen Ergebnissen dargestellt. 

Schauen wir uns das Beispiel der Unternehmensplanung konkret an. Als top-down Vorgaben sollen für den «worst-case» eine Schranke von 0.1 (10%), für den «real-case» eine solche von 0.5 und für den «best-case» von 0.8 berücksichtigt werden. Die Bandbreite zwischen worst und best-case erstreckt sich somit zwischen dem Quantil von 0.1 bis 0.8. Eine Simulation mit 100'000 Iterationen unter Berücksichtigung der Korrelationen zeigt folgendes Ergebnis:

Der Ergebnisraum beginnt bei -26 MCHF und endet bei ca. 92 MCHF für den Cash-Flow der drei Perioden. Für die als worst-case definierte Schranke wird ein Wert von 4.9 MCHF und für den best-case ein Wert von 34 MCHF ausgewiesen, während der real-case im Erwartungswert bei ca. 19 MCHF liegt. 

 

Ein Blick auf die Korrelationsanalyse zeigt auf, dass der grösste Hebel zur Steigerung der Cash-Flows in der Reduktion der Stückkosten begründet liegt. Die Folgen des Markteintritts eines potentiellen Konkurrenten sind hingegen von geringerer Relevanz. Ohne die Simulation hätte das Management vielleicht eine falsche Entscheidung getroffen und sich zu sehr auf die Konkurrenten und den Kampf um Marktanteile bemüht. Sehr oft ist die beste Strategie jedoch die, die eigenen Kosten in den Griff zu behalten. Marktfähige Preise bieten überdies die besseren Voraussetzungen, um potentiellen Konkurrenten vom Markteintritt abzuhalten.

 

In einem weiteren Blog werden wir das Beispiel anhand etablierter Instrumente wie den Cash-Flow-at-Risk vertiefter untersuchen und aufzeigen, dass die Summe der Cash-Flows der einzelnen Jahre im worst-case nicht dem worst-case über den Planungszeitraum der unterstellten drei Jahre entspricht. 

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