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Umgang mit Variablen
MC FLO nutzt den Namensmanager von Excel, um Variablen (Input, Output oder Korrelationen) eindeutig zu erfassen und zieht die im Namensmanager abgespeicherten Variablen bei den Berechnungen heran. Damit wird die Modelllogik untrennbar mit der Reportinglogik verknüpft. Eine Variable «Menge_Haartrockner» ist sowohl im Modell, im Ergebnisfenster als auch in der Ergebnisarbeitsmappe eindeutig als solche ausgewiesen, womit Manipulationen bei der Darstellung unterbunden sind. Mit der Benutzung des Namensmanagers wird zudem sichergestellt, dass die Variablen und somit das Modell nachvollziehbar bleiben, was die Auditfähigkeit insgesamt erhöht.
Diese Logik - die sich am klassischen Konstrukt der Modellbildung orientiert, bei der Namen für einzelne Variablen und nicht allein Zellbezüge verwendet werden - ist das Grundfundament, auf dem MC FLO aufbaut.
Im Folgenden gehen wir auf die Logik vertiefter ein, bauen ein kleines Modell und zeigen auf, wie Variablen gebildet und sinnvoll gelöscht werden sollen. Ein gewisses Verständnis mit der Handhabung von MC FLO (etwa wie der Wizard aufgerufen wird oder dass im Namensmanager "FLO_i" (Input) oder "FLO_o" (Output) den Variablen vorangestellt wird) setzen wir voraus, mehr aber nicht.
Beginnen wir mit der Modellerstellung, also dem Hinzufügen von Variablen in unsere(n) Excel-Arbeitsmappe(n). Hierzu haben wir die für die Variable relevanten Verteilungsfunktionsparameter und den heranzuziehenden Namen bereits in Excel abgetragen.
Wir setzen die Variable - als Dreiecksverteilung definiert - mit dem graphischen Wizard zusammen und speichern diese in Zelle C5 ab. Über den Namensmanager von Excel als auch über die Modellfunktion ("Modell") von MC FLO können wir uns diese Variable anzeigen lassen. Diese wird als "Menge_Haartrockner" ausgewiesen.
Selbstverständlich können wir den Variablennamen abändern. Dazu gehen wir direkt in die Befehlszeile von Excel und führen die Änderung durch.
Um die Änderung zu übernehmen, reicht es, wenn wir auf den "Modell" Knopf drücken oder über die Zelle C5 eine Simulation mit "Starten" anstossen. In beiden Fällen wird der Name in der Variablen als auch im Namensmanager von Excel aktualisiert.
Wir passen den Namen der Variable wieder auf "Menge_Haartrockner" an und ergänzen unser Modell mit einer Variablen "Preis_Haartrockner" und einer Outputvariablen "Umsatz_Haartrockner", der sich aus der Multiplikation beider vorangegangener Variablen zusammensetzt (siehe gelb markierter Text im nachfolgenden Bild). Wir starten nun unsere Simulation.
Wie ersichtlich erscheint im Ausgabefenster das Resultat der Variable "Umsatz_Haartrockner". Mit dem Rückgriff auf die Variablennamen "Preis_Haartrockner" und "Menge_Haartrockner" haben Sie den "Umsatz_Haartrockner" unverwechselbar beschrieben. Das unterscheidet MC FLO fundamental von anderen Programmen, welche beliebige Namen für Variablen - unabhängig vom Namensmanager - zulassen. So kann es sein, dass Sie in anderen Programmen der Menge der Haartrockner den Namen "Menge Stühle" zuordnen können, die gleiche Variable im Namensmanager aber als die Menge der Haartrockner hinterlegt ist. Dies ist bei MC FLO ausgeschlossen, um Konsistenz in allen Belangen sicherzustellen. Die Kongruenz der Namen mit dem Namensmanager hat zugegebenermassen aber den Nachteil, dass die Variablennamen gewisse Konventionen folgen müssen - so sind Leerzeichen im Namensmanager nicht erlaubt. Bis zu einem gewissen Grad können Sie auch in MC FLO Abweichungen hiervon vornehmen. So können Sie statt dessen eine Variable "Umsatz Haartrockner" definieren, MC FLO speichert diese Variable im Namensmanager automatisch unter "Umsatz_Haartrockner" ab.
Statt auf die Variablennamen bei der Berechnung zurückzugreifen, können in der Formel zur Bestimmung der Outputvariablen auch mit einer Referenz auf die entsprechenden Zellen C5 und C6 arbeiten. Dieses Vorgehen wird zu 100% unterstützt. Wir empfehlen trotzdem nur selektiv diesen Ansatz zu verwenden, da Namen viel einfacher nachzuvollziehen sind als Zellbezüge.
Das bisher beschriebene Vorgehen erstreckt sich auf die Modellerstellung. Sie definieren - wie auf einem weissen Blatt Papier - Variablen und setzen diese so zusammen, wie es das Modell erfordert.
Soweit, so gut. Nun stellen wir fest, dass wir die Variable "Preis_Haartrockner" nicht mehr brauchen und diesen durch einen fixen Parameter (12) ersetzen wollen. Zum Nachvollzug greifen wir wieder auf die obige Notation zurück, in der die Umsatzformel sich aus =FLO_i_Menge_Haartrockner*FLO_i_Preis_Haartrockner+@FLOsimula_output("Umsatz_Haartrockner") ergibt.
Wir sind nun im Bereich der Modellanpassung oder auch Modellbeschränkung angelangt. Eine Modellanpassung oder Modellbeschränkung liegt dann vor, wenn Variablen nicht mehr genutzt werden und aus dem Modell entfernt werden sollen. Eine Modellanpassung ist zu unterscheiden von einer Modellkorrektur, bei der die vorhandenen Variablen und/oder die Logik angepasst wird, etwa das Ersetzen des "+" Zeichen durch das "x" Zeichen bei einer intendierten Multiplikation.
Intuitiv würde man bei einer Modellanpassung die Variable in C6 einfach durch den neuen Wert von 12 ersetzen und somit die ursprüngliche Formel überschreiben, was in MC FLO auch unterstützt wird, aber nicht immer logisch konsistent sein muss.
Die Variable "Preis_Haartrockner" wurde durch Überschreiben gelöscht und durch den Wert 12 ersetzt. Auch in der Umsatzformel wurde die Variable "Preis_Haartrockner nach Aufruf von "Modell" durch den festen Wert 12 ersetzt. Aber: MC FLO kann nicht immer voraussehen, ob Variablen in anderen Formeln genutzt werden sollen, wie ursprünglich intendiert. Beispiel: Stellen Sie sich vor, dass die Variable "Preis_Haartrockner" statt überschrieben nun komplett gelöscht wird. Soll die Formel "Umsatz_Haartrockner", welche auf die Variable "Preis_Haartrockner" zurückgreift, nun ebenfalls gelöscht oder nur angepasst werden? Und wenn nur angepasst - mit welchem Wert?
Bei der Modellanpassung orientiert sich MC FLO hier - in Abweichung zu den Möglichkeiten in Excel - an die Herangehensweise, wie Modelle auf Papier oder in den Köpfen entwickelt und erweitert/angepasst werden, um Modelle konsistent zu halten:
"Um ein Modell anzupassen, überschreiben wir nicht Variablen, sondern entfernen erst diese und fügen dann neue Variablen hinzu. Dabei notieren wir die benutzten Verweise und aktualisieren diese zeitnah."
Das Prinzip ist oben ersichtlich: wir streichen in einem ersten Schritt "Preis_A" und ersetzen dann diese Variable durch den fixen Wert "12" in einer neuen Formel.
Genau so "versteht" MC FLO die Modelle. Dabei ist nicht nur allein die Variable zu löschen, sondern auch die Referenzen auf diese Variable, so wie Sie es auch auf einem Stück Papier machen würden und in der Schule gelernt haben.
Wir erkennen, dass zweimal die Variable "Preis_Haartrockner" verwendet wird, einmal als Variable (blau hinterlegt) und einmal als Argument in der Umsatzformel (rot hinterlegt). Als erstes löschen wir die Variable und den Verweis in der Umsatzformel.
Um den nächsten Schritt - die Eingabe des Parameters 12 statt den Beizug der unsicheren Variablen - vollziehen zu können, müssen wir die gemachten Änderungen bestätigen. Dies erfolgt mit dem Aufruf von "Modell", es entspricht dem Pfeilbefehl, welches wir per Hand machen würden.
Nach Aufruf von "Modell" ist das Modell wieder "sauber" und kann mit den neuen Werten oder auch mit neuen Variablen gefüllt werden. Unterlassen Sie diese Schritte und löschen die Variable "Preis_Haartrockner", werden alle Verweise auf "Preis_Haartrockner" mit einem Wert von "0" hinterlegt. Dies stellt "pro forma" sicher, dass die Excel-Formeln konsistent sind und keine Fehler gemeldet werden; dies ist aber nicht in Bezug auf das Modell garantiert.
Im Folgenden haben wir die obigen Schritte ausgeführt. Wir haben die unsichere Variable "Preis_Haartrockner" gelöscht, eine Variable mit dem konstanten Wert 12 in Zelle C6 hinzugefügt und die Formel "Umsatz_Haartrockner" angepasst. Die Umsatzformel greift in diesem Fall auf Zelle C6 zu, der wir den Namen "Neuer_Preis" zugewiesen haben. Das Resultat einer Simulation ist neu somit die Multiplikation einer unsicheren Variablen ("Menge_Haartrockner") mit einem Parameter (12).