Stochastische Szenarioanalyse: Einsatzmöglichkeiten für ... / 1 Szenarien vermitteln besseres Bild über Risikoverteilung

Die Szenarioanalyse ist das heutzutage in der Betriebswirtschaft am häufigsten anzutreffende Instrument zur Entscheidungsvorbereitung und -unterstützung.^[1] Mit der stochastischen Szenarioanalyse werden Risiken und Chancen nicht, wie bei den klassischen Bewertungsmethoden, nur in Form einer Binomialverteilung, d. h. hinsichtlich zweier Ergebniszustände, nämlich Eintritt oder Nichteintritt, ohne Berücksichtigung der Wechselwirkungen beschrieben. Es ist vielmehr möglich, viele Tausend potenzielle Szenarien bzw. Zukunftspfade zu berechnen und dabei alle zur Verfügung stehenden quantitativen Risikoparameter, inklusive der Wechselwirkungen zwischen diesen Parametern, in die Modellierung einzubeziehen, ohne dass die Parameter exakt bekannt sein müssen. "Ergebnis sind verschiedene Verteilungsfunktionen der Outputgrößen zu unterschiedlichen Zeitpunkten in der Zukunft."^[2]

Es geht bei der stochastischen Szenarioanalyse folglich um die Einschätzung möglicher positiver und negativer Planabweichungen unter Einbeziehung möglicher interner und externer Determinanten aus dem Unternehmen und dessen Umfeld.^[3]

Abb. 1: Beispiel eines Szenariotrichters^[4]

Szenariotrichter

Der in Abb. 1 dargestellte Szenariotrichter veranschaulicht die Bandbreite möglicher positiver und negativer Entwicklungen der abgebildeten drei Szenarien. Häufig werden mit Hilfe eines Szenariotrichters Worst-, Best- und Realistic-Case-Szenarien abgebildet und mögliche Einflussfaktoren als Störgrößen im Verlauf des Szenarios dargestellt. Die Datenbasis für die zu ermittelnden Szenarien erfolgt über die im Rahmen des klassischen Risikomanagementprozesses durchgeführte Risikoidentifikation und kann dementsprechend historische Daten, Expertenwissen, Marktdaten u. a. m. beinhalten.^[5]

Modellbeispiel

Nachfolgend wird anhand der Risiken der fiktiven Firma "Cold Coffee Connection AG" (CCC AG) mit Hilfe einer Monte-Carlo-Simulation eine Modellierung der Risiken vorgenommen.^[6] Die Monte-Carlo-Simulation ist ein stochastisches Simulationsverfahren, bei dem über die Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge zufällig gewählter Parameter die zugehörigen Ergebnis- oder Zielgrößen ermittelt werden.^[7]

[1] Vgl. Romeike/Spitzner, 2013, S. 96 f.

[2] Romeike, 2013, S. 73.

[3] Vgl. Hager/Romeike, 2011.

[4] Vgl. Lindner/Spitzner, 2010, S. 13.

[5] Vgl. Hager/Romeike, 2011.

[6] S. Beitrag von Gleißner, "Bandbreitenplanung über mehrere Jahre: Planungssicherheit mit der Monte-Carlo-Simulation" und Beitrag von Kamarás/Wolfrum, "Software für Risikoaggregation" .

[7] Vgl. Romeike/Spitzner, 2013, S. 102 f.