Szenario-Analyse und Simulation: ein Fallbeispiel mit Excel und Crystal Ball

Zusammenfassung

• Aufgrund der nicht sicher vorhersehbaren Zukunft ist es notwendig, dass Unternehmen sich bei der Vorbereitung von Entscheidungen mit mehreren möglichen Zukunftsszenarien befassen. Dies geschieht im Rahmen der Szenario-Analyse.
• Während bei der traditionellen Szenario-Analyse wenige relativ willkürlich konstruierte Szenarien betrachtet werden, erlaubt die stochastische Simulation die computergestützte Berechnung und Analyse einer großen repräsentativen Anzahl möglicher Zukunftsszenarien (Monte-Carlo-Simulation).
• Jedes Szenario einer Monte-Carlo-Simulation zeigt die kombinierten Auswirkungen von Chancen und Gefahren (Risiken) für die Zielgröße des Unternehmens (z. B. Betriebsergebnis). So wird die Bandbreite der zukünftigen Entwicklung (z. B. des Betriebsergebnisses) sichtbar.
• Simulationsverfahren werden z. B. bei der Bestimmung des Gesamtrisikoumfangs (Risikoaggregation) angewendet, bei Ratingprognosen zur Krisenfrüherkennung oder zur Bestimmung risikogerechter Kapitalkostensätze.
• Außer mit Spezialsoftware kann eine Monte-Carlo-Simulation auch mit Excel und ergänzender Simulationssoftware implementiert werden. Dies wird im Beitrag an einem praktischen Fallbeispiel zur Risikoaggregation verdeutlicht.

1 Unsichere Zukunft und risikoadäquate Entscheidungen

Entscheidungen erfordern Risikoinformationen

Die Zukunft kann nicht sicher vorhergesehen werden. Dies ist das grundlegende Problem aller (zukunftsbezogenen) Entscheidungen, die damit ein Abwägen erwarteter Chancen und Risiken erfordern. Gerade die letzte Wirtschaftskrise hat gezeigt, dass der Umfang von Risiken Entscheidern und Investoren oft nicht bewusst war. Wegen des Faktors "Unsicherheit" ist eine unendlich große Anzahl (risikobedingter) Zukunftsszenarien vorstellbar. Eine erste, einfache Möglichkeit im Umgang mit Risiken besteht daher darin, alternative Zukunftsszenarien zu betrachten. Da aber die Gesamtzahl der denkbaren Zukunftsszenarien unendlich und damit die Auswahl von zwei oder drei Szenarien weitgehend willkürlich ist, geht der Trend eher dazu, die Technik der (stochastischen) Simulation zu nutzen, die so genannte Monte-Carlo-Simulation.

Bei diesem Verfahren wird eine große, risikobedingt mögliche Anzahl von Zukunftsszenarien berechnet und ausgewertet. Auf diese Weise erhält man Transparenz über den Umfang von Risiken, der im Rahmen der Entscheidungsfindung (z. B. beim wertorientierten Management für die Kalkulation von Kapitalkosten) berücksichtigt werden kann.

Erforderliche Kompetenzen im Controlling

Da die (rationale) Vorbereitung unternehmerischer Entscheidungen die zentrale Aufgabe des Controllings darstellt, müssen hier die Fähigkeiten zum Umgang mit Risiken ausgebaut werden. Dafür sind vor allem Kompetenzen zur Analyse von Risiken, zur Bewertung risikobedingt möglicher Zukunftsszenarien mittels Simulation und zur Interpretation der Ergebnisse im Controlling notwendig.

"Grundsätze ordnungsgemäßer Planung"

Die Anwendung von Simulationstechniken im Controlling ist die methodische Voraussetzung, um Transparenz über Risikoumfang bzw. Planungssicherheit zu erhalten, die wiederum für ein wertorientiertes Management und risikoadäquate Entscheidungsvorbereitung im Allgemeinen elementar ist. Entsprechend ist es nur konsequent, wenn die "Grundsätze ordnungsgemäßer Planung" Transparenz über Risikoumfang und Planungssicherheit fordern – und damit implizit auf die Notwendigkeit von Simulationsverfahren verweisen.^[1]

Im zweiten Kapitel dieses Beitrags werden der Umgang mit Unsicherheit in der unternehmerischen Planung thematisiert sowie die Grundprinzipien und Prozesskette der Erstellung einer Szenarioanalyse vorgestellt. Um die Schwächen einer Szenario-Analyse zu überwinden, wird im dritten Kapitel die Monte-Carlo-Simulation als stochastisches Planungsinstrument betrachtet.

In Kapitel 4 wird beispielhaft gezeigt, wie Simulationsmodelle entwickelt werden können. Dazu wird ein Anwendungsfall mithilfe von Excel in Verbindung mit der Simulationssoftware Crystal Ball vorgestellt. Dabei wird der Aufbau eines Risikoaggregationsmodells erläutert, das dazu dient (ausgehend von Planung und Risikoanalyse), den aggregierten Gesamtrisikoumfang, ausgedrückt im risikobedingten Eigenkapitalbedarf, zu berechnen.

[1] Vgl. Gleißner/Presber, 2010; www.bdu.de.

2 Alternative Zukunftsszenarien und Szenariotechnik

Überblick über die Methodik der Szenariotechnik

Wegen der nicht sicher vorhersehbaren Zukunft und der Chancen und Risiken, die Planabweichungen auslösen können, sollten unternehmerische Entscheidungen nicht auf ein einziges (das als wahrscheinlichstes angenommene) Zukunftsszenario ausgerichtet werden. Notwendig sind Verfahren, die es ermöglichen, realistische Abbilder ("Szenarien") der Zukunft zu generieren, wobei insbesondere bei der "Konstruktion" der Szenarien unterschiedliche zukünftige Entwicklungen (und damit Risiken) betrachtet werden sollen.

Drei Szenarien

Als Szenario wird die Zusammenfassung aller verfügbaren Informationen bezüglich einer zukünftigen Entwicklung für einen Prognosegegenstand bezeichnet. Oft werden drei Szenarien betrachtet:

• Best Case: die günstigste realistisch...