Um externe Daten und insbesondere Marktdaten in die Betrachtung mit einfließen zu lassen, wird derzeit ein Pilotprojekt mit einem Geschäftsfeld (Umsätze) durchgeführt. Dazu wurde die Software @RISK der Palisade Corporation verwendet. Zur Anwendung kommen weiterführende statistische Prognosemodelle.
Über die Berechnung von Korrelationen wird der Zusammenhang zwischen Marktvariablen und den Produktumsätzen analysiert. Wichtig ist, dass hierfür lückenlose Zeitreihen vorliegen, die mindestens sechs Datensätze enthalten. Die Korrelation zeigt zunächst den mathematischen Zusammenhang zwischen zwei Variablen. Daher muss die Fachabteilung zusätzlich beurteilen, ob ein tatsächlicher kausaler Zusammenhang zwischen den Faktoren gegeben ist. Nur wenn Korrelation und Kausalität gegeben sind, ist es sinnvoll die Variable in das Modell einzubeziehen. Je mehr Daten vorliegen, umso wahrscheinlicher wird zudem, dass die Korrelationen nicht nur durch Zufall aufgetreten sind.
Die Ergebnisse der Korrelationsanalyse sind die Korrelationskoeffizienten,[1] mit denen die Stärke des Zusammenhangs zwischen den Variablen (Faktoren) gemessen wird (s. Abb. 7). Die Werte bewegen sich zwischen 1.0 und -1.0. Ein Wert von Null bedeutet, dass es keinen statistischen Zusammenhang gibt. Bei DATEV wurden Korrelationskoeffizienten ab einer Stärke von 0.9/-0.9 als relevant eingestuft. Dies ist immer eine unternehmensinterne Festlegung.
Abb. 7:Korrelationsanalyse
Die als kausal identifizierten Faktoren werden anschließend in eine Regressionsanalyse integriert und softwaregestützt in die Zukunft fortgeschrieben. @RISK setzt die Monte-Carlo-Simulation ein, sodass zukünftige Entwicklungen nicht nur als Prognosepunkte, sondern auch mit Bandbreiten berechnet werden (s. Abb. 8).
Abb. 8: Umsatzprognose mit Monte-Carlo-Simulation; grafische Darstellung aus @RISK
Die wahrscheinlichste Zukunftsentwicklung wird durch die gelbe Linie in der Abb. markiert, die den Mittelwert darstellt. Der dunkelgraue Bereich stellt die mittleren 50 % dar, der hellgraue Bereich die mittleren 90 % der Simulation. Als Vergleichswert ist die grüne – ohne Software-Unterstützung geplante – Linie eingezogen. Je weiter die Prognose in die Zukunft reicht, umso breiter wird zudem die Spannweite. Auch dies lässt sich logisch erklären: Der Ausgangspunkt für eine Prognose für einen Umsatz in 5 Jahren basiert bereits selbst auf einer Ausgangsbasis, die nicht mehr ein Punkt ist, sondern selbst eine gewisse Bandbreite beinhaltet.
Eine treiberbasierte Planung, die eben beschriebene externe Faktoren in ihre Analyse integriert, ist für Unternehmen sehr vorteilhaft. Es stellt insbesondere heraus, ob bestimmte Produkte von Marktentwicklungen abhängig sind. Wenn diese kaum beeinflussbar sind, wie z. B. die Gesetzgebung, ist ein erhöhtes Risiko-Bewusstsein erforderlich. Ggf. können Abhängigkeiten auch positiv zur Unternehmenssteuerung genutzt werden, indem auf die Entwicklung der Variablen Einfluss genommen wird.
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