Durch den Ausbruch der Corona-Pandemie wurde noch einmal deutlich, wie wichtig es für das Controlling ist, Szenarien zu simulieren und analysieren. Die bisherigen Methoden sind jedoch häufig ungenau und zeitraubend. Luiza Arcab zeigt, wie die Monte-Carlo-Simulation zur Verbesserung der Liquiditätsplanung eingesetzt werden kann.
Szenarien zu simulieren und zu analysieren ist für Controller noch zeitraubend
Das Führen eines Unternehmens in einer vom Lockdown betroffenen Wirtschaft bedeutet, Entscheidungen in einem höchst unsicheren Umfeld zu treffen, oft basierend auf mangelnden Daten zum Geschäftsumfeld und sich ständig ändernden Annahmen. Die Dynamik des externen Umfelds macht es für das Unternehmen notwendig, zahlreiche Szenarien der Marktsituation und die Reaktion des Unternehmens darauf zu planen, zu analysieren und zu simulieren. Häufige, aufwendige Analysen und Simulationen unzähliger komplexer Szenarien können für Controller eine zeitraubende Aufgabe sein.
Methoden der deskriptiven Risikoanalyse sind häufig zu ungenau
Gängige Methoden der deskriptiven Risikoanalyse, wie z.B. Sensitivitätsanalyse und Szenarioanalyse, die die Grundfunktionen eines Tabellenkalkulationsprogramms (wie z.B. MS Excel) nutzen, bieten nur einen eingeschränkten und ungenauen Einblick in die zukünftige Situation eines Unternehmens. Dies liegt daran, dass sie sich nur auf eine subjektiv ausgewählte kleine Anzahl von Szenarien - von Tausenden möglichen - konzentrieren. Die Schwierigkeit besteht darin, das richtige Szenario (und die Kombination der Werte der einzelnen Parameter) zu wählen, welches die höchste Sicherheit bietet, die erwarteten Ergebnisse zu erreichen.
Quantitative Methoden werden kaum genutzt
Planer, Controller oder Manager machen wenig Gebrauch von Kenntnissen quantitativer Methoden in der Unternehmensführung. Dies hängt wahrscheinlich mit Schwierigkeiten bei der korrekten Interpretation der erhaltenen Simulationsergebnisse, Bedenken hinsichtlich ausreichender Kenntnisse der Statistik und ihrer einfachen Anwendung in der Geschäftspraxis zusammen.
Es gibt eine Reihe von Analysetools (Software) auf dem Markt, die eine Erweiterung von Tabellenkalkulationen (wie z.B. MS Excel) sind und die Arbeit von Controllern bei der Datenanalyse unterstützen und immer häufiger eingesetzt werden. Basierend auf den historischen Daten und der Unternehmensplanung, ist es mit deren Hilfe möglich, Schlussfolgerungen zu ziehen und wichtige Maßnahmen zu ergreifen, um Risiken zu reduzieren.
Monte-Carlo-Simulation beherrscht sowohl die Sensitivitäts- als auch Szenarioanalyse
Eine der Methoden, die sowohl die Sensitivitäts- als auch Szenarioanalyse beherrscht, ist die Monte-Carlo-Simulation. Sie stellt ein sehr effektives und nützliches Werkzeug zur Unterstützung der Finanzplanung dar.
Wichtige Ziele der Liquiditätsplanung
Eines der wichtigsten Ziele im Rahmen der finanziellen Liquiditätsplanung sind
- die Reduzierung des Liquiditätsrisikos (in der nahen oder fernen Zukunft) und
- ein effektives Management des Working Capital (z. B. Zahlungsziele).
Monte-Carlo-Simulation liefert konkrete Zahlen
Das Simulationsmodell quantifiziert die Auswirkung aller im Modell identifizierten Risiken und deren Einfluss auf den Cashflow der Periode. Unter Berücksichtigung des Ausmaßes ihrer Volatilität und der Eintrittswahrscheinlichkeit ist es möglich, konkrete Zahlen anzugeben. So lässt sich unter anderem herausfinden,
- in welchem Umfang das Working Capital beeinflusst werden kann, um das Liquiditätsrisiko in den kommenden Monaten oder Jahren auf ein akzeptables Maß zu minimieren, oder
- wie sich ein Rückgang der Umschlagshäufigkeit von Forderungen, Verbindlichkeiten oder Vorräten auf den Kassenbestand zu einem bestimmten Tag auswirken wird.
Werkzeug für Controller mit verschiedenen Einsatzmöglichkeiten
Das Liquiditätsmodell ist ein Werkzeug, das Controller und Unternehmen nicht nur beim Liquiditätsmanagement, sondern auch bei der Finanzplanung und Optimierung von Investitionsvorhaben unterstützt. Neu aufgebaut und an die individuellen Anforderungen der Organisation angepasst, ermöglicht es, die erwarteten Betriebsergebnisse oder andere Effektivitätsmaße auf eine Weise zu erreichen, die die gewünschten Effekte maximiert.
Tausende Szenarien simulieren
Ein Planungsmodell, das alle Planungsannahmen zu Umsätzen, Kostenpositionen, Investitionen, Working Capital oder möglichen Risikoauswirkungen enthält, kann mithilfe von Monte-Carlo-Simulationen leicht überarbeitet werden. Da die Simulation nur wenige Minuten in Anspruch nimmt, können wichtige Eingabevariablen auf Sensitivität getestet und schnell so weit wie möglich angepasst werden, um eine detaillierte Planung vorzubereiten. Controller können Tausende von möglichen Szenarien simulieren und realistischere auswählen, da sie den Grad der Eintrittswahrscheinlichkeit kennen.
Mit einem Werkzeug zur Überwachung der Ergebnisse von Änderungen in der Working-Capital-Management-Politik (in diesem Artikel besprochen) ist es möglich, die Auswirkungen auf die wichtigsten Bilanzpositionen in sehr kurzer Zeit zu überprüfen.
Für die Anwendung dieser Simulationsmethode sind keine statistischen Fachkenntnisse erforderlich. Controller verfügen über ausreichende Kompetenz- und Wissensressourcen, um Methoden des quantitativen Risikomanagements in ihrer täglichen Arbeit anzuwenden.
Tipp: Einen ausführlichen Beitrag von Luiza Arcab zur Monte-Carlo-Simulation finden Sie in Kürze auf Ihrem Haufe Controlling Office oder Haufe Finance Office. In dem Beitrag wird die Methode anhand eines Praxisbeispiels vorgestellt.
Die Autorin
Luiza Arcab ist Business Controller / Data Visualization Expert / VPE Toastmaster Business Leaders bei Seris Consulnet (Warschau). Sie ist Mitglied im Internationalen Arbeitskreis des Internationalen Controller Vereins.
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