In der ersten Weiterentwicklung (2A) wird das Grundmodell um Automatisierungsfunktionen in Form von Predictive Analytics erweitert. Den Base Case bildet nun ein aktueller Forecast, der mittels Predictive Analytics weitgehend automatisiert und somit flexibel zum jeweiligen Zeitpunkt der Simulation erzeugt wird. Da weniger Aufwand für die Erzeugung des Base Cases benötigt wird, kann der Schwerpunkt auf die Modellierung der Treiber gemäß dem definierten Szenario und auf die Festlegung von Maßnahmen gelegt werden.
Abb. 1: Stufenmodell zum Aufbau von Szenario-Modellierung[1]
Auf der nächsten Evolutionsstufe (2B) ist eine Erweiterung der Szenario-Modellierung um die Risikokomponente möglich. Neben operativen und finanziellen Treibern sowie Maßnahmen werden hier spezifische Risiken und deren Wirkung simuliert. Chancen und Risiken werden mittels stochastischer Verteilungsfunktionen (z. B. Normalverteilung oder Lognormalverteilung) modelliert und deren finanzielle Auswirkung auf die Ergebnisrechnung abgebildet. Mittels einer Monte-Carlo-Simulation[2] kann das Risikomanagement im Gesamtunternehmenskontext in Form eines Gesamtrisikoportfolios für das Unternehmen analysiert werden.
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