Basic HTML-Version
79
regulären Abweichungsanalyse die Abweichung
als absolute Differenz ermittelt; zudem wird
häufig die jeweilige relative Abweichung zwi-
schen Ist- und Forecastwert eruiert.
Indem die relative Abweichung periodisch, also
i. d. R. monatlich als Prozentwert erfasst und
entsprechend aktualisiert wird, kann die Ab-
weichung als Kennzahl erfasst werden. Zudem
sollte vor Beginn des Geschäftsjahres eine
Planabweichung als Toleranzwert festgelegt
werden. Diesen Planwert kann man dann der
monatlich erhobenen Abweichung gegenüber-
stellen.
Zur Messung der Prognosequalität des Forecas-
tings stehen grundsätzlich verschiedene Mög-
lichkeiten zur Verfügung. Dabei kann die
Er-
mittlung der Prognosequalität des Forecas-
tings
anhand des mittleren relativen absoluten
Prognosefehlers oder des mittleren relativen
Prognosefehlers erfolgen, wie dies in den meis-
ten Untersuchungen zu Gewinnprognosen von
Finanzanalysten erfolgt. Zur Erfassung der mo-
natlichen Abweichung bieten sich die in Abbil-
dung 1 dargestellte Formel an (vgl. S. 78):
Grundsätzlich sollte die Berechnung der Abwei-
chung so einfach wie möglich erfolgen, da die
Akzeptanz und Nachvollziehbarkeit neben der
Beinflussbarkeit die entscheidenden Parameter
einer Kennzahl darstellen. Daher ist auf kompli-
zierte statistische Verfahren zugunsten der Ein-
fachheit und Verständlichkeit optimalerweise zu
verzichten.
Durch den KPI „Forecast-Genauigkeit“ können
sowohl Größen für Umsatz und Ergebnis als
auch bilanzorientierte Werte wie Net Operating
Assets (NOA) und Net Working Capital, sowie
operative Kennzahlen z.B. im Bereich der Vor-
ratshaltung, ermittelt werden. Je nach Ma-
nagementebene bietet sich eine Verdichtung in
einen zentralen KPI „Forecastqualität” an.
Die Verwendung von Durchschnittswerten er-
laubt eine bessere Einschätzung der Forecast-
Genauigkeit als Jahresendwerte. Theoretisch
können aber auch Varianten eingesetzt werden,
in denen z.B. negative Abweichungen stärker
gewichtet werden als positive Abweichungen,
und so Forecast-Philosophien entsprechend
berücksichtigt sind.
Zusammenfassung
Der Year End Forecast ist stark darauf ausge-
richtet, frühzeitig eine Einschätzung über die
Erreichung der Planziele zu erlangen, um ggf.
kurzfristige gegensteuernde Maßnahmen ein-
zuleiten. Somit kann der Year End Forecast
schwerpunktmäßig als Instrument des operati-
ven Controllings verstanden werden.
Letztendlich steht und fällt der Nutzen von
Forecasts mit deren Genauigkeit
. Um diese
zu erhöhen, sollten neben der Erhebung der
Forecast-Genauigkeit als Kennzahl zudem
die bereits im Text genannten Kernprinzipien
berücksichtigt werden.
Ein nachträgliches Tracking der Forecastge-
nauigkeit ist im Vergleich zum tatsächlich ein-
getretenen Ist darüber hinaus hilfreich, um
Unternehmensbereiche zu identifizieren, die
regelmäßig – bewusst oder unbewusst –
falsche Einschätzungen abliefern. Der Erfolg
bei der Einführung neuer Steuerungsinstru-
mente wie dem Forecast hängt nicht zuletzt
vom
Committment des Top-Managements
ab.
Fußnoten
1
vgl. Cartesis, Globale Planungsstudie, Opera-
tives Geschäft – Wer gewinnt?, 2006, S. 20
2
ebenda. S. 15
3
ebenda, S. 21
4
siehe auch Jenßen / Klatt, Controller Magazin
3/2004, S. 263
5
siehe auch Jenßen / Klatt, Controller Magazin
3/2004, S. 263
6
siehe auch Jenßen / Klatt, Controller Magazin
3/2004, S. 263
7
ebenda, S. 265
8
siehe auch Jenßen / Klatt, Controller Magazin
3/2004, S. 263
INTERVIEW
Exklusiv und nur online verfügbar
Bernhard Kuntz im Gespräch mit Management-Berater
Hans-Jörg Schumacher von der
Unternehmensberatung Dr. Kraus & Partner, Bruchsal.
CM September / Oktober 2010