Die
Monte Carlo Simulation
als Online-Rechner

Nutzen Sie unseren kostenlosen Monte-Carlo-Rechner zur simulationsbasierten Risikoaggregation am Beispiel einer GuV-Rechnung oder als einfache Alternative zu Excel. Erfahren Sie, wie datengetriebenes Risikomanagement aussehen kann!

Warum datengetriebenes Risikomanagement?

Risikomanagement ist eine Führungsaufgabe und in der DIN Norm 31000:2018 beschrieben. Das Risikomanagement von Aktiengesellschaften und anderen größeren Unternehmungen orientiert sich an dem KonTraG (Gesetz zur Kontrolle und Transparenz in Unternehmen/angemessenes Risikomanagement) sowie dem IDW-Prüfungsstandard PS 340 und dem DIIR Revisionsstandard 2 des Deutschen Instituts für Interne Revision. In jedem Fall sind Unternehmen dazu angehalten, geeignete Maßnahmen zu treffen und insbesondere ein Überwachungssystem zur frühzeitigen Erkennung gefährdender Entwicklungen einzurichten, um den Fortbestand der Gesellschaft zu sichern (AktG, GmbHG, HGB, PublG, GenG etc.).

Tisson & Company entwickelt für Unternehmen individuelle KI-gestützte Risikomanagement- Lösungen. Ausgehend vom CRISP-DM-Standard werden das Business und die bestimmenden Variablen eingehend überprüft. Beispielsweise werden Buchhaltungsdaten auf Muster und Anomalien untersucht, um Risiken und deren statistische Verteilungen besser zu erkennen und zu verstehen.

Unser Prototyp in Form einer Web-App auf Basis der Monte Carlo Simulation ist hinsichtlich der Funktionalität ein stark vereinfachtes Modell. Es soll lediglich verdeutlichen, wie ein Risikomanagementsystem IT-seitig unterstützt werden kann. In dem Modell wird lediglich auf die GuV-Rechnung (Gewinn-und-Verlust-Rechnung) abgestellt, eine Erweiterung auf Bilanz und Finanzplanung ist möglich. Im Programm werden statistische Verteilungen angenommen, die sich normalerweise erst aus der oben genannten Analyse der Konten- und Buchungsdaten ergeben. Bei den in die Simulation einfließenden Werten (GuV-Positionen: Umsätze, Kosten, Risiken) werden die in Wissenschaft und Praxis gängigen Binomial-, Normal-, Dreiecks- und Gleichverteilungen verwendet.

Im Ergebnis ergeben sich ein Erwartungswert sowie die wahrscheinlichkeitstheoretisch ermittelten Schwankungsbreiten. Ebenso lässt sich vorhersagen, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein positives Ergebnis möglich ist.

Tutorial - Schritt für Schritt

Wie kann ich die Monte-Carlo-Simulation am Beispiel einer GuV-Rechnung (Gewinn-und-Verlust-Rechnung) benutzen?

(OPTIONAL)
Daten importieren

Der Prototyp ermöglich die Eingabe von max. 5 Umsatzarten, 10 Kostenarten und 10 Risiken. Um gegenfalls eingegebene Werte weiterhin nutzen zu können, lassen sich Simulationen lokal speichern (siehe im Prototypen "Eingaben speichern"). Diese gespeicherten Werte können Sie durch die Import-Funktion wieder einlesen lassen.

Schritt 1: Eingabe der gewünschten Anzahl an Simulationen

Es werden drei verschiedene Durchläufe angeboten, das heißt es wird jeweils eine entsprechende Anzahl unterschiedlicher Szenarien vom System generiert. Im produktiven Betrieb können Sie die Anzahl der Durchläufe beliebig wählen.

Schritt 2: Eingabe der Umsatzarten

Bis zu fünf verschiedene Umsatzarten können eingetragen werden. Beispielsweise wählen Sie verschiedene Regionen, Produkte oder andere Gruppierungsmerkmale, um Umsatzgrößen zu simulieren.

Schritt 3: Eingabe der Kosten

Kostenarten können sehr unterschiedlich sein. Bei variablen Werten lassen sich gemäß unterschiedlicher Vertreilungsarten Minimal- Maximal- oder wahrscheinliche Werte eintragen, bei fixen Kostenarten sollten Sie kleine Schwankungsbreiten eintragen. Die im Prototypen vorgesehene Anzahl der Kostenarten beträgt maximal 10.

Schritt 4: Eingabe der Risiken

Zusätzlich zu den unterschiedlichen Umsatz- und Kostenarten bzw. -schwankungen können weitere explizite Risikoarten in die Simulation einbezogen werden. Damit soll verdeutlicht werden, dass das System sowohl in einer Gesamt-Unternehmensrechnung (hier lediglich Erfolgsrechnung, aber auch Bilanz und Cash möglich) als auch fokussiert und ausschließlich auf den Risikobereich anwendbar ist. Bei Risiken kommt neben den Normal-, Gleich- und Dreicksverteilungen noch die Binomialverteilung hinzu, da im Simulationskontext nur "echte Ausfälle" und nicht erwartete Schäden relevant sind.

Schritt 5: Berechnung des Graphen

Im letzten Schritt erfolgt die Berechnung durch Generierung der unterschiedlichen Szenarien. Hier reichen oft schon Durchläufe im dreistelligen Bereich. Sie werden aber feststellen, dass selbst bei 1 Mio Durchläufen unser System hoch-performant konzipiert ist.

Der Monte-Carlo-Rechner

Nutzen Sie unsere Monte-Carlo-Simulation als Web-App zur Risikoaggregation auf Basis einer GuV.

Fragen zur Nutzung? Hier geht es zum Tutorial...

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