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Nach fünf Durchläufen hätte man eine zu-
fällige Unternehmensplanung für die
nächsten fünf Jahre, die eine mögliche
Zukunft abbildet.
Um das erwähnte Prob-
lem zu umgehen, dass die Zukunft mehr als
eine Möglichkeit hat, erstellt man in der Mon-
te-Carlo-Simulation mehrere tausend ver-
schiedene Abbilder der Zukunft. Diese Daten-
flut wird dann aufbereitet, damit die unter-
schiedlichen Unternehmensergebnisse mit
einer Eintrittswahrscheinlichkeit versehen
werden können.
Monte-Carlo Simulation in Excel
Es gibt am Markt bereits Software, die diese
Aufgaben übernimmt, aber die ist meist teuer in
der Anschaffung und aufwändig im Customi-
zing.
Doch auch mit Excel-Bordmitteln kann
eine stochastische Planung erstellt wer-
den
, entweder für einen Teilbereich oder sogar
für ein ganzes Unternehmen. Die GuV-Struktur
als Modell des Unternehmens wird in Excel dar-
gestellt, die Zufallszahlen liefert ein VBA-Skript.
Dieses wirft die Datenflut in einem neuen Ta-
bellenblatt aus, wo sie wieder mit bekannten
Werkzeugen bearbeitet und verdichtet wird.
Das Ganze soll mit anhängendem Beispiel-Pro-
gramm demonstriert werden.
Excel-Datei aus drei Teilen
Die Excel-Datei besteht aus drei Teilen: einem
Tabellenblatt als Input-Schnittstelle, einem
VBA-Skript für die Monte-Carlo-Simulation und
einem weiteren Tabellenblatt für den Output. Im
Input-Teil ist eine einfache GuV aus den Positio-
nen Umsatz, Materialaufwand, Personalkosten
und Abschreibungen dargestellt. Für jede Posi-
tion werden der Basiswert und die Bandbreiten
der Wachstumsraten angegeben.
Diese GuV-Struktur wird als Datenstruktur im
VBA-Skript nachgebildet. Im Listing wird dazu
ein eigener Datentyp GuV definiert, der die ein-
zelnen Positionen zusammenfasst (siehe Abbil-
dung 1: Der neu definierte Datentyp „GuV“).
Das erleichtert den Umgang mit den Daten-
mengen, da so ein einzelnes Planungsjahr zu
einem Objekt zusammengefasst wird. Dieses
Objekt wird nun in der zweidimensionalen Ma-
trix Planungsreihe verwendet: Für jeden Durch-
lauf der Monte-Carlo-Simulation werden fünf
GuV benötigt, um fünf Planungsjahre aufzu-
nehmen. Die Anzahl der Simulationen wird mit
der Konstante mc_wiederholung direkt im
Quelltext gesteuert. Als weitere Variablen wer-
den noch die Bandbreiten der Wachstumsraten
und das Basisjahr definiert.
Zuerst liest das Skript die Werte für das Ba-
sisjahr und die Bandbreiten der Wachstums-
raten ein. Das Ermitteln der zufälligen Wachs-
tumsraten übernimmt die Funktion gen_
wachstumsrate. Der Funktion müssen die un-
tere und obere Bandbreite als Argumente
übergeben werden, sie liefert eine Wachs-
tumsrate in der Form 1+n zurück, wobei n ein
Prozentwert innerhalb der gegebenen Band-
breiten ist.
Die Erzeugung der Plandaten für fünf Jahre ist
bei jedem Durchlauf der Monte-Carlo-Simulati-
on gleich. Ausgehend vom Basisjahr wird jede
Position mit einer zufälligen Wachstumsrate für
das Jahr eins ermittelt. Danach werden mit ei-
ner Schleife die Jahre zwei bis fünf erzeugt, in-
dem immer die Vorjahreswerte mit einer zufälli-
gen Wachstumsrate modifiziert werden. Nach-
dem alle GuV-Positionen ermittelt wurden, wird
das Ergebnis des Planjahres berechnet und
auch in der Datenmatrix gespeichert. Eine
mögliche Version der fertigen Datenmatrix ist in
Abbildung 2 dargestellt.
In der Datenmatrix wird immer die komplette
GuV gespeichert, obwohl die nachfolgende
Analyse mit den Betriebsergebnissen durchge-
führt wird. Trotzdem wird jede einzelne Position
der GuV in einem eigenen Tabellenblatt ausge-
geben, um eventuelle Analysen von Einzelposi-
tionen zu ermöglichen.
Verarbeiten der Ergebnisse
Das VBA-Skript hat im Ausgabeblatt für das
Unternehmensergebnis 10.000 verschiedene
Fünf-Jahres-Planungen ausgegeben. Diese
Werte müssen nun zu einer Aussage verarbei-
tet und verdichtet werden. Eine einfache Mög-
lichkeit wäre es, wieder auf die drei Szenarien
wahrscheinlich, best und worst zurückzugrei-
fen. Das wahrscheinliche Szenario wird vom
Mittelwert der 10.000 Planergebnisse gebildet,
das best von den fünf größten und worst ent-
sprechend von den niedrigsten. Damit hätte der
Abb. 1: Der neu definierte Datentyp „GuV“
Abb. 2: Datenmatrix
CM September / Oktober 2017
