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Das Ziel einer modernen Unternehmensplanung sollte sein, die Daten des Risikoregisters in die Planung zu überführen und ein Gesamtbild zu erstellen, aus dem Massnahmen ableitbar sind, die den Fortbestand des Unternehmens sichern.
Ein glaubhafter und nachvollziehbarer Entscheid stützt sich auf alle möglichen Ausprägungen der Treiber; die Ambition ist sodann auf den relevanten Steuerungsebenen so anzusetzen, dass Ziele erreichbar bleiben, planungsrelevante Sicherheiten aber ausreichend in der Planung verankert sind. Kurzum: Eine finanzielle Simulation kommt nicht drumherum, die Monte-Carlo Simulation als einzige «echte» Simulation anzuerkennen.
Die stochastische Investitionsplanung formalisiert die Diskrepanz zwischen der ordentlichen und der ökonomischen Nutzungsdauer von Anlagen und schafft unter Beizug einer Monte-Carlo Simulation Transparenz über mögliche und anzustrebende Investitionsplanwerte.
Die Bayessche Statistik ist abseits des in heutiger Zeit prominent beigezogenen Vergleichs, ob eine Corona Impfung sinnvoll ist oder nicht, auch für die Unternehmensplanung – und Steuerung ein hilfreiches Instrument, um Daten mit Wissen zu kombinieren und aus der vereinten Kraft beider neue Schlüsse zu ziehen. Teil 2.
Die Bayessche Statistik ist abseits des in heutiger Zeit prominent beigezogenen Vergleichs, ob eine Corona Impfung sinnvoll ist oder nicht, auch für die Unternehmensplanung – und Steuerung ein hilfreiches Instrument, um Daten mit Wissen zu kombinieren und aus der vereinten Kraft beider neue Schlüsse zu ziehen.
La estadística bayesiana junto con el método Monte Carlo se puede utilizar de forma eficaz para la planificación empresarial. Se basa en el concepto del conocimiento previo (a-priori), que cuantifica valoraciones subjetivas y permite actualizar este conocimiento previo a partir de nuevos datos.
Bayesian statistics in conjunction with the Monte Carlo approach can be used effectively for corporate planning. It is based on the concept of prior beliefs, which quantifies subjective assessments and allows this prior knowledge to be updated on the basis of new data. By quantifying all possible future outcomes (scenarios), ambitions (target values) can be consistently derived and predictions performed.
Die von Bayes geprägte Statistik kann in Kombination mit der Monte-Carlo Simulation ideal für die Unternehmensplanung beigezogen werden. Sie fusst auf dem Konzept des Vorwissens (A-priori), welches die subjektiven Einschätzungen quantifiziert und anhand von Daten eine Aktualisierung des Vorwissens erlaubt. Durch die Quantifizierung aller möglicher zukünftiger Zustände (Szenarien) werden Ambitionen (Zielwerte) konsistent hergeleitet und Prognosen ermöglicht.
The "raison d'être" of a comprehensive quantitative analysis using the Monte Carlo approach is an objectively justifiable recommendation for a decision, taking into account uncertainty.
For those decision driven people, which still have to use "heat maps" to communicate threats, MC FLO offers an equivalent instrument - the conditional risk matrix.
Ziel einer umfassenden quantitativen Analyse mittels Monte-Carlo Simulation ist eine objektiv begründbare Entscheidungsempfehlung unter Berücksichtigung von Unsicherheit, etwa bei den Absatzmengen oder Anzahl Cyberangriffe, welches ein Unternehmen ausgesetzt ist. Für diejenigen Personen, die eine quantitative Analyse schätzen, die Resultate davon aber in einer Risikomatrix abzubilden haben, stehen in MC FLO nun die geeigneten Instrumente bereit.