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Es geht bei der stochastischen Szenario-
analyse folglich um die Einschätzung mög-
licher positiver und negativer Planabwei-
chungen unter Einbeziehung möglicher in-
terner und externer Determinanten aus dem
Unternehmen und dessen Umfeld (vgl. Ab-
bildung 1).
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Der in Abbildung 1 dargestellte Szenariotrichter
veranschaulicht die Bandbreite möglicher posi-
tiver und negativer Entwicklungen der abgebil-
deten drei Szenarien. Häufig werden mit Hilfe
eines Szenariotrichters Worst-, Best- und Reali-
stic-Case-Szenarien abgebildet und mögliche
Einflussfaktoren als Störgrößen im Verlauf des
Szenarios dargestellt. Die Datenbasis für die zu
ermittelnden Szenarien erfolgt über die im Rah-
men des klassischen Risikomanagementpro-
zesses durchgeführte Risikoidentifikation und
kann dementsprechend historische Daten, Ex-
pertenwissen, Marktdaten u. a. m. beinhalten.
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Nachfolgend wird anhand der Risiken der fikti-
ven Firma „Cold Coffee Connection AG“ (CCC
AG) mit Hilfe einer Monte-Carlo-Simulation eine
Modellierung der Risiken vorgenommen.
Die
Monte-Carlo-Simulation ist ein stochasti-
sches
Simulationsverfahren, bei dem über
die Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge zu-
fällig gewählter Parameter die zugehörigen
Ergebnis- oder Zielgrößen ermittelt werden.
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1.2 Modellierung und Simulation
anhand eines Beispiels
In diesem Beispiel werden Risiken und Chan-
cen der CCC AG anhand einer stochastischen
Szenarioanalyse bzw. einer Monte-Carlo-Simu-
lation analysiert. Als Simulationstool wurde das
auf Microsoft Excel basierende RiskKit der
Wehrspohn GmbH & Co KG verwendet. Der
Analyseablauf erfolgt in Anlehnung an die Vor-
gehensweise von Romeike und Spitzner.
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Die
Geschäftsleitung hat folgende Planungsrech-
nung für das Jahr 2016, basierend auf der im
Unternehmen standardmäßig verwendeten
Zielgröße EBT (=Earnings before Taxes), zur
Verfügung gestellt (vgl. Abbildung 2). Ziel ist
es, den Einfluss der identifizierten Risiken und
Chancen auf die Planzahlen möglichst realis-
tisch einzuschätzen.
Die Planrechnung zeigt, dass der
Warenein-
satz Hauptkostentreiber
ist. In den sonsti-
gen Kosten wurden bereits 2 Mio. Euro für
eine geplante Markterschließung einkalkuliert.
Mit Hilfe der Monte-Carlo-Simulation soll
überprüft werden, ob die sich aus der Markt-
erschließung ergebende Chance genug Rendi-
te abwirft, um die Kosten für den Markteintritt
(Werbung, Eröffnung von Vertriebswegen etc.)
zu decken (vgl. Abbildung 3).
Die in Abbildung 3 angenommenen
Werte der
einzelnen „Cases“
wurden im Rahmen einer
klassischen Risikoquantifizierung ermittelt
bzw.
durch Fachexperten geschätzt
. Für
Risiko 1 wurde eine
Dreiecksverteilung
der
Inputwerte angenommen, da diese aufgrund
ihres linearen Verlaufs typisch für eine zukünf-
tige Verkaufs- bzw. Umsatzentwicklung ist.
Für Risiko 2 und Chance 4 wurde eine
Pert-
Verteilung
angenommen, da vermutet wird,
dass die Worst- und Best-Case Werte, anders
als in der Dreiecksverteilung, im Verhältnis
Abb. 1: Beispiel eines Szenariotrichters; Quelle: Lindner, Stefan / Spitzner, Jan (2010): Quantivative
Methoden im Risikomanagement, in: Risk, Compliance & Audit, Ausgabe 5/2010, S. 13
Abb. 2: EBT-Planung 2016,
Cold Coffee Connection AG; eigene Darstellung
Abb. 3: Eingabewerte und Wahrscheinlichkeitsverteilungen; eigene Darstellung
Stochastische Szenarioanalyse
