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In nahezu allen Bereichen der Planung wird vermehrt von der reinen punktbezogenen Planung abgewichen und stattdessen eine szenarienbasierte Vorgehensweise eingeschlagen. Neben dem wahrscheinlichsten Fall („real case“), der im Grunde genommen der Fortführung des aktuellen Zustands entspricht, werden mindestens zwei weitere Szenarien – etwa ausgedrückt als „worst case“ und „best case“ in die Planung aufgenommen.
Diese Differenzierung der Planung ist ein wichtiger Schritt, um die Risiken und Chancen eines Unternehmens besser verstehen zu können.
Jedoch besteht bei diesem Vorgehen die Gefahr, dass die Sichtweise der traditionellen Planung unbesehen auf die Szenarioplanung übernommen wird und der Prozess der Erhebung unverändert bleibt. Insbesondere die in der traditionellen Planung vorherrschende Praxis, für die unbestimmten Variablen einen konkreten Wert (einwertige Planung) zu fixieren, konterkariert den Ansatz der szenarienbasierten Planung. Die einwertige oder punktbezogene Betrachtung hat den Nachteil, dass wesentliche Ursache-Wirkungsbeziehungen nicht vorderhand modelliert werden müssen. Überdies besteht die Gefahr, dass im „worst case“ zu pessimistische Einschätzungen (umgekehrt ist die beim „best case“ der Fall) getroffen werden. Solche Extremereignisse sind aber praktisch – insbesondere im „worst-case“ - in der Unternehmensplanung von geringer Relevanz, da die (mittel – und langfristige) Planung von der Fortführung des Unternehmens ausgehen sollte. Hingegen gilt es die Risiken, welche in den Konkurs führen können, zu identifizieren und geeignete Gegenmassnahmen aus der Planung abzuleiten.
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Dabei sind die Übergänge zwischen den einzelnen Szenarien in der szenariobasierten Planung fliessend (siehe obige Darstellung). Sie unterscheidet sich dabei von der diskreten einwertigen Planung. Der Trichter bringt dabei zum Ausdruck, dass im Regelfall weiter in der Zukunft liegende Ereignisse unsicherer sind als die in naher Zukunft liegende. Unseres Erachtens bedingt eine Szenarioanalyse einen Monte-Carlo Simulationsansatz zu etablieren, welcher die wesentlichen Einflussvariablen sachlogisch miteinander verknüpft, in Folge anhand tausender Iterationen mögliche zukünftige Zustände berechnet, um dann mittels Schranken eine Trennung des resultierenden Ergebnisraumes in die drei Planszenarien vorzunehmen.
Das A-und-O besteht in der Identifikation der (richtigen) wesentlichen Treiber und der wirkungsbezogenen Verlinkung dieser. Excel als Planungsinstrument ist hierfür bereits mit wesentlichen Werkzeugen ausgestattet. In Kombination mit einer Simulation
lassen sich auch komplexere Sachverhalte wie „Wenn Ereignis x eintritt, dann..“ modellieren. In der Praxis haben sich entsprechende Anwendungen, welche wie MC FLO auf Excel aufsetzen, entsprechend etabliert.
Wie sieht das konkret aus? Beispielhaft folgendes Planungsproblem.
Die Planung steht vor der Aufgabe, den Cash-Flow der Jahre 2018-2020 unter Berücksichtigung der Konkurrenz und der damit verbundenen Marktaufteilung zu bestimmen. Einige unbestimmte Variablen mit ihren maximalen und minimalen Werten sind im unteren Bereich der Übersicht dargestellt. Wir gehen davon aus, dass sowohl der Absatzpreis als auch die Stückkosten in Rappen gezählt werden können. Unter Zugrundlegung der möglichen Variation der Mengen, des Absatzpreises und der Annahme unabhängiger Variablen würden dabei allein ca. 460 Billionen Ausprägungen oder Szenarien resultieren. Dabei wurden komplexere Fallkonstruktionen (wie etwa die oben «wenn-dann» Fälle) ignoriert.
Ist ein Modell entsprechend aufgesetzt, gilt es die Schranken zu definieren, welche als Planungsannahme konkret zu berücksichtigen sind. Wie bereits dargestellt, bildet eine Simulation einen Ergebnisraum ab, aus welchem von einem vorab definierten Niveau der Planungswert abgeleitet werden kann. Ein risikoneutrales Planungsszenario könnte
beispielsweise den Median (oder auch das 50% Quantil/Niveau, in Prozentschreibweise auch als Perzentil definiert) als Planungswert für den «real case» vorsehen. Bei einem «worst-case» wäre es vielleicht hingegen angebracht, das 10% Quantil/Niveau des Ergebnisraums als Planungsannahme zu übernehmen. Für den oben dargestellten Fall wäre dies mit der Aussage kongruent, dass im worst-case ein 10% Restrisiko besteht, einen Cash-Flow tiefer als die für die worst-case ermittelte Schranke zu erwirtschaften. Würde bei der (top-down) definierten Schranke bereits ein negativer Cash-Flow resultieren, müsste das Management die für das schlechte Ergebnis verantwortlichen unbestimmten Variablen identifizieren und risikosenkende Massnahmen einleiten oder umgekehrt die für die im best-case Szenario massgeblichen Grössen positiv beeinflussen. Im Hinblick auf einen möglichen Zielkonflikt (risikomindernde und chancensteigernde Massnahmen scheitern oft an beschränkten Budgets) zeigt eine Simulation anhand einer Korrelationsanalyse auf, welche Variablen mit der gesuchten Grösse am stärksten korrelieren.
Schauen wir uns das Beispiel oben konkret an. Als top-down Vorgaben sollen für den «worst case» eine Schranke von 0.1 (10%), für den «real case» eine solche von 0.5 und für den «best case» von 0.8 berücksichtigt werden. Eine Simulation von 50'000 Iterationen unter Berücksichtigung der Korrelationen zeigt folgendes Ergebnis:
Der Ergebnisraum beginnt bei -55 TCHF und endet bei ca. TCHF 78 für den Cash-Flow der der drei Perioden. Für die als worst-case definierte Schranke wird ein Wert von -1.3 TCHF und für den best-case ein Wert von 35 TCHF ausgewiesen. Es uns wichtig nochmals zu betonen, dass der Ergebnisraum sowohl schlechte als auch gute Ereignisse erfasst und folglich bei der Modellierung die möglichen Zustände möglichst breit abgebildet werden sollten. Eine Parametrisierung von mehreren unabhängigen Modellen erscheint uns hingegen kein gangbarer Weg, da Abhängigkeiten der verschiedenen zukünftigen Zustände unberücksichtigt bleiben und falsche Entscheidungen die Folge sein können. Falls mögliche Handlungsoptionen in der Zukunft berücksichtigt werden sollten, bietet es sich jedoch an, im Sinne der flexiblen Planung auf Entscheidungsbäume (siehe letzten Blog) zurückzugreifen.
Ein Blick auf die Korrelationsanalyse zeigt auf, dass der grösste Hebel zur Steigerung der cash-flows in der Reduktion der Stückkosten begründet liegt. Dabei zeigt sich, dass der cash-flow in Periode 2 und 3 auf den gesamten Cash-Flow stärker ausstrahlt als der in Periode 1. Dies kann als Indiz dafür genommen werden, dass die Massnahmen zur
Stückkostenreduktion spätestens ab der Periode 2 voll greifen sollten. Die Folgen des Markteintritts eines potentiellen Konkurrenten sind jedoch hier von geringerer Relevanz. Ohne die Simulation hätte das Management vielleicht eine falsche Entscheidung getroffen und sich zu sehr auf die Konkurrenten und den Kampf um Marktanteile bemüht (auch eine Erhöhung der Eintretenswahrscheinlichkeit des Markeintritts hätte zu keiner neuen Erkenntnis geführt). Sehr oft ist die beste Strategie jedoch die, die eigenen Kosten in den Griff zu behalten. Marktfähige Preise bieten überdies die besseren Voraussetzungen, um potentiellen Konkurrenten vom Markteintritt abzuhalten.
Fazit: Die Szenarioanalyse in Kombination mit der Simulation kann zwar auch hier die Zukunft nicht vorhersagen, aber aufzeigen, wie sich das Unternehmen auf diese einstellen sollte.