Anlageverwaltung und Finanzabläufe mit Simulation

Product portfolio managenment model

Unsichere Datenwerte oder ebensolche Abhängigkeiten sind unumgängliche Faktoren, wenn finanzielle Langzeitkalkulation durchgeführt wird. Allerdings ist es oft der Fall, dass der Faktor der Ungewissheit schlichtweg ignoriert wird, oder aber zu einer Fußnote oder Hypothesenbildung degradiert wird. So werden Entscheidungen auf der Grundlage deterministischer Modelle getroffen, die davon ausgehen, dass alle Faktoren, die die wirtschaftliche Situation beeinflussen, entweder exakt bekannt sind oder sich innerhalb diskreter Bereiche bewegen. Einige dieser Werte sind schlichtweg „Unbekannte“ und Schätzungen, Gruppenkonsens oder die aktuellsten Daten werden als Stellvertreter verwendet. Schlüsselvariablen werden manchmal nicht mit einbezogen oder im Laufe der Analyse ausgeblendet, jedoch können wichtige Interaktionen zwischen zwei ansonsten unwichtigen Faktoren möglicherweise zum Hauptkostenfaktor werden. Dies sind dann die „unbekannten Unbekannten“ und ihre Auswirkungen können nicht durch Zufallskombinationen der möglichen Werte der Schlüsselvariablen, die per Tabellenkalkulation getestet worden sind, geklärt werden, da das mentale Modell des Analytikers ihre Bedeutung nicht erfasst hat. Die Gesetze der Wahrscheinlichkeit – und nicht zu vergessen die Erfahrung – belegen, dass viele dieser deterministischen Modelle zu signifikanten finanziellen Verlusten führen können und werden.

In diesen Situationen nutzen wir Simulation, um die gesamte Breite der Wahrscheinlichkeitsergebnisse abzudecken, um versteckte Interaktionen in multiplen Szenarien aufzudecken, um Abhängigkeiten und Sensitivitäten zu testen; kurz: wir informieren unsere Ansichten anstatt die Erkenntnisse unserer Analyse bloß zu quantifizieren. Unsere Modelle ermöglichen es Ihnen, Unsicherheiten aufzudecken und die “wahrscheinlichste” Lösung zu entwickeln, während wir Wahrscheinlichkeitsrisiken und mögliche negative Szenarien im Blick behalten — und vorbeugende Maßnahmen dagegen entwerfen.

Wir bieten folgenen Service durch Simulation im Bereich Anlagenverwaltung und Finanzabläufe:

  • Analyse und Bewertung finanzieller Risiken von Investitionen. Die Praxis hat gezeigt um in einer Marktwirtschaft zu profitieren, ist es notwendig Risiken einzugehen. Diese Risiken können auf sich genommen werden, wenn ein Geschäftsmann in der Lage ist, eine quantitative Abschätzung über angenommene Gewinne und dazugehörige Risiken zu erstellen. Simulationsmodellbildung erlaubt es Ihnen, die Rentabilität und Risiken des Investitionsprojekts in Form eines Index (NPV, IRR, PI,PB) quantitativ einzuschätzen, um die Streuung statistischer Vorhersagen zu bewerten (Abweichung, Koeffizient der Abweichung, etc.)
  • Management des Projekt- und Investmentportfolios. Rentabilitäts- und Risikoprognosen basierend auf einem Simulationsmodell ermöglichen es Ihnen, eine Vermögensanlage oder ein Projektportfolio erfolgreich zu verwalten. Dies können sowohl Anteile und Immobilien als auch komplexe technische Objekte wie gemiete Ausrüstung sein. Die Simulation von Investmentstrategien in konkurrierende Forschungsprojekte innerhalb Ihrer Entwicklungsplanung ist zudem ein exzellenter Anwendungsbereich der Simulation mit außerordentlichem Renditepotenzial.
  • Auswertung von Finanzergebnissen und Erstellen von Prognosen. Simulationsmodelle ermöglichen es Ihnen, Unternehmensabläufe detailliert über die Zeit vorherzusagen, Liquidität und Rentabilität abzuschätzen und eine Entscheidung über Leistungsspektrum und Investitionsrahmen basierend auf ausgewählten Ausgabewerten (Kapitalwert, Projektamortisationszeit, interne Ertragsrate, etc.) zu tätigen.
Verschiedene Anlageverwaltungs- und Projektmanagementmodelle finden Sie in der Modellgalerie.

Fallbeispiele

  • Modellierung des Back-Office-Systems der Banca d'Italia
    Die Banca d'Italia wickelt jedes Jahr eine bestimmte Menge an manuellen Überweisungen ab. Diese Überweisungen können nicht automatisch verarbeitet werden und erfordern zwei Abteilungen mit Angestellten im Back-Office-Bereich der Bank. Die Bank wollte feststellen, ob es von Vorteil wäre, diese beiden Abteilungen zusammen zu legen.
  • Business Processes Optimization Using Data Science and Simulation Modeling
    The world’s largest companies use data analytics to increase their revenue and keep up with the changing business world. But how does data science relate to simulation modeling, and what are the cases for the implementation of this interaction, primarily concerning value for the business? The United Services Automobile Association (USAA), a Fortune 500 group of companies, has answered these questions with real-life solutions.