Sensitivitätsanalyse - Versionsgeschichte

Salis.Matteo am 15. April 2021 um 12:37 Uhr

2021-04-15T12:37:23Z

← Nächstältere Version		Version vom 15. April 2021, 14:37 Uhr
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	'''Monte-Carlo-Simulation'''		'''Monte-Carlo-Simulation'''

	Bei der Monte-Carlo-Simulation handelt es sich um eine mathematische, computerunterstützte Technik, mit der das Risiko in quantitativer Analyse und Entscheidungsfindung nachgewiesen werden kann (Palisade, online). Sie kommt im wirtschaftlichen Kontext vor allem zum Einsatz, wenn es darum geht, die Unsicherheit noch präziser zu analysieren (Varnholt et al., 2012, S. 540).		Bei der [[Monte-Carlo-Simulation]] handelt es sich um eine mathematische, computerunterstützte Technik, mit der das Risiko in quantitativer Analyse und Entscheidungsfindung nachgewiesen werden kann (Palisade, online). Sie kommt im wirtschaftlichen Kontext vor allem zum Einsatz, wenn es darum geht, die Unsicherheit noch präziser zu analysieren (Varnholt et al., 2012, S. 540).
	In diesem Beispiel stellt sich nach Taschner (2017) bei der Monte-Carlo-Simulation folgende Frage: «Mit welcher Wahrscheinlichkeit wird der Output des Business Case bestimmte Werte annehmen, wenn die Inputfaktoren die ermittelten Wahrscheinlichkeitsverteilungen aufweisen?» (S. 129).		In diesem Beispiel stellt sich nach Taschner (2017) bei der Monte-Carlo-Simulation folgende Frage: «Mit welcher Wahrscheinlichkeit wird der Output des Business Case bestimmte Werte annehmen, wenn die Inputfaktoren die ermittelten Wahrscheinlichkeitsverteilungen aufweisen?» (S. 129).
	Um die Antwort auf die Frage zu erhalten, wird der Business Case mehrmals mit verschiedenen Inputkombinationen aus Zufallszahlen der einzelnen Wahrscheinlichkeitsverteilungen durchgerechnet. Dabei wird der «Output X» immer festgehalten. Mithilfe von kommerziellen Softwareprogrammen oder Excel Add-ins lässt sich die Monte-Carlo-Simulation zeitnah, ohne grossen Aufwand und sehr bequem durchführen. Dabei leisten die Tools Hilfe, indem sie den anwendenden Personen ermöglichen, für die jeweiligen kritischen Inputfaktoren eine Wahrscheinlichkeitsverteilung zu hinterlegen, mit der die weiteren Berechnungen erfolgen.		Um die Antwort auf die Frage zu erhalten, wird der Business Case mehrmals mit verschiedenen Inputkombinationen aus Zufallszahlen der einzelnen Wahrscheinlichkeitsverteilungen durchgerechnet. Dabei wird der «Output X» immer festgehalten. Mithilfe von kommerziellen Softwareprogrammen oder Excel Add-ins lässt sich die Monte-Carlo-Simulation zeitnah, ohne grossen Aufwand und sehr bequem durchführen. Dabei leisten die Tools Hilfe, indem sie den anwendenden Personen ermöglichen, für die jeweiligen kritischen Inputfaktoren eine Wahrscheinlichkeitsverteilung zu hinterlegen, mit der die weiteren Berechnungen erfolgen.

Salis.Matteo am 3. Dezember 2020 um 18:09 Uhr

2020-12-03T18:09:10Z

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	[[Kategorie:Investitionscontrolling]]		[[Kategorie:Investitionscontrolling]]
			[[Kategorie:Planung und Budgetierung]]
			[[Kategorie:Operative Einjahresplanung]]
			[[Kategorie:Funktionales Controlling]]

Salis.Matteo: /* Erweiterungen */

2019-11-27T12:30:32Z

Erweiterungen

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	Nach Taschner (2017) beschäftigt sich die Risikoabschätzung mit folgenden Fragen: «Wie wahrscheinlich ist es, dass die als kritisch identifizierten Inputfaktoren bestimmte Werte annehmen? Wie hoch ist das Risiko, dass sich andere Werte als die ursprünglich angenommen[en] Basiswerte ergeben?» (S. 128). Somit müssen mögliche Wertebereiche (Minimum, Maximum und Wahrscheinlichkeitsverteilung) für die kritischen Inputfaktoren ermittelt werden.		Nach Taschner (2017) beschäftigt sich die Risikoabschätzung mit folgenden Fragen: «Wie wahrscheinlich ist es, dass die als kritisch identifizierten Inputfaktoren bestimmte Werte annehmen? Wie hoch ist das Risiko, dass sich andere Werte als die ursprünglich angenommen[en] Basiswerte ergeben?» (S. 128). Somit müssen mögliche Wertebereiche (Minimum, Maximum und Wahrscheinlichkeitsverteilung) für die kritischen Inputfaktoren ermittelt werden.
	In Abbildung 2 sind auf der linken Seite ~~sind~~ drei Inputfaktoren mit dem jeweiligen Schätzungswert ersichtlich. «Input B» ist ein nicht-kritischer Inputfaktor, so wird dieser Wert beim Schätzungswert fixiert. Für die beiden kritischen Inputfaktoren werden nun mögliche Wertebereiche ermittelt. Dies wird vom Erstellenden «nach bestem Wissen und Gewissen» gemacht. Dazu können auch passende Verteilungen wie die Dreiecksverteilung, Gleichverteilung, Normalverteilung sowie weitere Verteilungen zur Hilfe genommen werden. Dabei sollte das Aufwand-Ertrag-Verhältnis berücksichtigt werden. Es ist zu beachten, dass die gewählten Minimum- und Maximumwerte ausschlaggebender sind als die Form der Verteilung. Aus diesem Grund sollte der Aufwand für die Bestimmung der Wahrscheinlichkeitsverteilung nicht zu hoch ausfallen. Für die beiden kritischen Inputwerte wurde die Normalverteilung angewendet, wobei es sich bei «Input C» um eine steilere Normalverteilung (kleinerer Wertebereich) handelt als bei «Input A».		In Abbildung 2 sind auf der linken Seite die drei Inputfaktoren mit dem jeweiligen Schätzungswert ersichtlich. «Input B» ist ein nicht-kritischer Inputfaktor, so wird dieser Wert beim Schätzungswert fixiert. Für die beiden kritischen Inputfaktoren werden nun mögliche Wertebereiche ermittelt. Dies wird vom Erstellenden «nach bestem Wissen und Gewissen» gemacht. Dazu können auch passende Verteilungen wie die Dreiecksverteilung, Gleichverteilung, Normalverteilung sowie weitere Verteilungen zur Hilfe genommen werden. Dabei sollte das Aufwand-Ertrag-Verhältnis berücksichtigt werden. Es ist zu beachten, dass die gewählten Minimum- und Maximumwerte ausschlaggebender sind als die Form der Verteilung. Aus diesem Grund sollte der Aufwand für die Bestimmung der Wahrscheinlichkeitsverteilung nicht zu hoch ausfallen. Für die beiden kritischen Inputwerte wurde die Normalverteilung angewendet, wobei es sich bei «Input C» um eine steilere Normalverteilung (kleinerer Wertebereich) handelt als bei «Input A».

	[[Datei:Wahrscheinlichkeitstransformation von Inputvariablen (Taschner, 2017, S. 129).PNG\|500px\|thumb\|right\|Abb. 2: Wahrscheinlichkeitstransformation von Inputvariablen (Taschner, 2017, S. 129)]]		[[Datei:Wahrscheinlichkeitstransformation von Inputvariablen (Taschner, 2017, S. 129).PNG\|500px\|thumb\|right\|Abb. 2: Wahrscheinlichkeitstransformation von Inputvariablen (Taschner, 2017, S. 129)]]

Salis.Matteo am 27. November 2019 um 12:29 Uhr

2019-11-27T12:29:24Z

← Nächstältere Version		Version vom 27. November 2019, 14:29 Uhr
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	Die Vorgehensweise beim Verfahren der kritischen Werte ist wie folgt (Müller, 2014, S. 482-483):		Die Vorgehensweise beim Verfahren der kritischen Werte ist wie folgt (Müller, 2014, S. 482-483):
	# Kriterium der Vorteilhaftigkeit bestimmen, sowie die unsicheren Inputgrössen ermitteln		# Kriterium der Vorteilhaftigkeit bestimmen sowie die unsicheren Inputgrössen ermitteln
	# Bestimmungsgleichung für die Ermittlung der Vorteilhaftigkeit aufstellen		# Bestimmungsgleichung für die Ermittlung der Vorteilhaftigkeit aufstellen
	# Gleichung nach gewünschter Variablen auflösen		# Gleichung nach gewünschter Variablen auflösen

Marcel.fallegger: Schützte „Sensitivitätsanalyse“ ([Bearbeiten=Nur Administratoren erlauben] (unbeschränkt) [Verschieben=Nur Administratoren erlauben] (unbeschränkt))

2019-01-14T14:20:07Z

Schützte „Sensitivitätsanalyse“ ([Bearbeiten=Nur Administratoren erlauben] (unbeschränkt) [Verschieben=Nur Administratoren erlauben] (unbeschränkt))

← Nächstältere Version	Version vom 14. Januar 2019, 16:20 Uhr
(kein Unterschied)

Marcel.fallegger: /* Lern- und Praxismaterialien */

2019-01-09T09:18:12Z

Lern- und Praxismaterialien

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	! Aufgaben		! Aufgaben
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	\| [[Schreinerei Muster AG – Sensitivitätsanalyse]]		\|
			* [[Schreinerei Muster AG – Sensitivitätsanalyse]]
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Marcel.fallegger: /* Lern- und Praxismaterialien */

2019-01-08T19:12:50Z

Lern- und Praxismaterialien

← Nächstältere Version		Version vom 8. Januar 2019, 21:12 Uhr
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	! Aufgaben		! Aufgaben
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	\| [[Schreinerei Muster AG - Sensitivitätsanalyse]]		\| [[Schreinerei Muster AG – Sensitivitätsanalyse]]
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Marcel.fallegger am 21. Dezember 2018 um 12:51 Uhr

2018-12-21T12:51:41Z

Änderungen zeigen

Salis.Matteo: /* Lern- und Praxismaterialien */

2018-12-14T08:42:15Z

Lern- und Praxismaterialien

← Nächstältere Version		Version vom 14. Dezember 2018, 10:42 Uhr
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	{\| class="wikitable"		{\| class="wikitable"
	\|-		\|-
	! ~~Fallstudie~~		! Aufgaben
	\|-		\|-
	\|		\| [[Schreinerei Muster AG - Sensitivitätsanalyse\|Schreinerei Muster AG]]
	\|}		\|}

Salis.Matteo: /* Lern- und Praxismaterialien */

2018-12-14T08:27:15Z

Lern- und Praxismaterialien

← Nächstältere Version		Version vom 14. Dezember 2018, 10:27 Uhr
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	== Lern- und Praxismaterialien ==		== Lern- und Praxismaterialien ==
			{\| class="wikitable"
			\|-
			! Fallstudie
			\|-
			\|
			\|}

	== Quellen ==		== Quellen ==