Die integrierte Planung als funktionales Zusammenspiel von Ergebnisrechnung, der Bilanz und der Cash-Flow Rechnung gewinnt immer mehr an Bedeutung. Mit Simulationen heben Sie die Planung auf eine neue Dimension.
Im praktischen Kontext werden Monte-Carlo Simulationen oftmals mit einer Erhöhung der Komplexität assoziiert und daher bei der Planung nicht berücksichtigt. Wir finden, dass Instrumente wie Monte-Carlo Simulationen die Komplexität weder erhöhen noch reduzieren können. Ein Beispiel aus der Informatik erklärt warum.
Bei der traditionellen Investitionsberechnung ermitteln Sie einen «Punkt» als Barwert, einen der vielen möglichen Zustände. Ist dieser Barwert positiv, sollten Sie die Investition durchführen. Aber wissen Sie, wie gut Sie jeweils lagen? Und haben Sie sich nicht auch mal gefragt, warum es am Ende doch ganz anders gekommen ist, als Sie es sich vorher erhofft hatten? Mit Simulationen machen Sie eine umfassende Betrachtung und können so bessere Entscheidungen treffen.
Anhand des Zentralen Grenzwertsatz zeigen wir Ihnen, warum klassische Punktberechnungen zu Fehlschlüssen und somit zu falschen Entscheidungen führen können.
Mittels des Iman-Conover Ansatzes werden Korrelationen in Simulationen effizient umgesetzt. Hier zeigen wir Ihnen die Grundzüge dieses Ansatzes und warum er in MC FLO implementiert ist. Zudem zeigen wir auf, wie Korrelationen bei Zeitreihen gebildet werden.
Eine Korrelationsbeziehung kann auf unterschiedliche Weise dargestellt werden. Hier erklären wir den Unterschied zwischen dem Ansatz von Pearson und Spearman und warum in MC FLO der Spearman Ansatz treibend ist.
Das Paradebeispiel der Simulation im betriebswirtschaftlichen Kontext stellt die Projektplanung dar. Hier erleben Sie, wie PERT Verteilungen, Multiplikationen und Wahrscheinlichkeiten kombiniert werden.