Monte-Carlo-Simulation im Unternehmen — wenn klassische Szenarien nicht reichen
Klassische Drei-Szenarien-Analysen geben drei Punkte. Monte-Carlo-Simulationen geben die ganze Wahrscheinlichkeitsverteilung — und damit Antworten, die sonst verborgen bleiben.
Was ist eine Monte-Carlo-Simulation?
Statt drei Szenarien (Best, Realistic, Worst) zu definieren, definierst du für jeden Treiber eine Wahrscheinlichkeitsverteilung (z. B. „Umsatzwachstum normal verteilt zwischen 0 % und 15 %, Mittelwert 7 %"). Der Computer rechnet dann tausende von Durchläufen mit zufälligen Kombinationen — und liefert die Verteilung möglicher Ergebnisse.
Welche Aussagen werden möglich
- Wahrscheinlichkeit von Engpässen: „In 18 % der Szenarien rutscht die Liquidität unter die Reserve."
- Spannweite des Ergebnisses: „Mit 80 % Wahrscheinlichkeit liegt das EBITDA zwischen 1,2 und 2,8 Mio."
- Schwellenwerte: „Ab Umsatz-Wachstum < 4 % wird der Worst Case wahrscheinlich."
- Sensitivitäten: „Materialkostenschwankungen beeinflussen das Ergebnis 3× stärker als Personalkosten."
Wann sie sich lohnt
Monte-Carlo ist die Premium-Variante der Szenarioanalyse. Sinnvoll bei:
- Großen Investitionsentscheidungen.
- Komplexen Geschäftsmodellen mit vielen interagierenden Treibern.
- Risikoabwägungen, bei denen Wahrscheinlichkeiten wichtig sind.
- Investor-Pitches mit „belastbarer Bandbreite" als Argument.
Bei einfacheren Fragen ist die Drei-Szenarien-Analyse meist ausreichend und besser kommunizierbar.
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