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Monte Carlo Simulation mit Excel und R

Prof. Dr. Karsten Oehler beschreibt in seinem Beitrag, wie mit Excel und R eine stochastische Planungssimulation (Monte Carlo) gelingt.

Planung ist unsicher. Diese Trivialität wird besonders gerne in institutionalisierten Planungsprozessen verdrängt. Vielleicht wäre sonst auch kein gesetzlicher Zwang zum Aufbau eines Risikomanagementsystems notwendig. Allerdings ist die eher qualitativ ausgerichtete Ausgestaltung dieses Prozesses häufig nicht ausreichend, um Unsicherheit den Systemen zu Unternehmenssteuerung adäquat zu repräsentieren.

 

Ein erster Einstieg in eine Sensitivitätsanalyse oder einen Stresstest kann bereits dabei helfen, das Risiko besser einzuschätzen.  Diese Werkzeuge weisen aber deutliche Schwachstellen auf, da in der Regel nur Extremsituationen durchgespielt werden, kontinuierliche Veränderungen aber kaum Beachtung geschenkt wird.

 

Ein praktikables Werkzeug zur umfassenden Einschätzung des Risikos ist die Monte-Carlo-Simulation. Sie ist zwar nicht mehr ganz neu, führt hinsichtlich des Einsatzes im Controlling aber eher ein Nischendasein. Bereits im Zweiten Weltkrieg wurde sie im Rahmen der Entwicklung der ersten Atombombe entwickelt. Bei Anwendungen dieser Methode im Controlling geht es meistens darum, Risiken explizit in die Vorschau /Planung einzubeziehen. Daher spricht man auch gerne von der Korridor- oder Bandbreitenplanung. Ziel ist es, die Unsicherheit in einer strukturierten Art und Weise zu verarbeiten, sodass eine zuverlässige Einschätzung des Gesamtrisikos möglich ist.

 

Sind Sie neugierig geworden? Den gesamten Beitrag können Sie hier rechts kostenlos anfordern.

Karsten Oehler
Vice President CPM Solutions
pmOne AG
Freisinger Str. 9
85716 Unterschleißheim
+49 89 4161761-0
Prof. Dr. Karsten Oehler