Simulationssoftware beendet Unsicherheit

„Der schwarze Schwan“ ist ein lesenswertes Buch von Nassim Taleb. Er ist Bestsellerautor, Forscher in den Bereichen Statistik und Zufall und ehemaliger Finanzmathematiker. Er beschreibt mit schwarzen Schwänen mächtige Ereignisse, deren Eintreffen als sehr unwahrscheinlich galt. Wir überbewerten die uns vertraute Realität als Maßstab. So konnte auch der schwarze Schwan als selten gelten. Es war eine europäische Theorie, die nichts davon wusste, dass in Australien Schwäne immer schwarz sind.

Dass wir überbewerten, was in unserem Erfahrungshorizont liegt, kann auch bei der Projektbewertung fatale Folgen haben. Bei der Einschätzung des Projekterfolgs und der wichtigsten Risikofaktoren stößt unsere Intuition an unsere Grenzen. Wir können völlig falsch liegen. Meiner Erfahrung nach ist das nicht selten der Fall. Da helfen auch Erfahrungswerte nur bedingt weiter. Statistische Methoden hingegen erlauben sicherere Einschätzungen. Damit können bessere Entscheidungen getroffen werden.

Vorteile von Simulationssoftware nutzen

Simulationssoftware bietet genauere Ergebnisse als unser Annahmen. Auf diese Vorteile sollte keine Projektbewertung verzichten. Software, die Ihnen die einfache Nutzung von Monte-Carlo-Simulationen ermöglicht, ist ein Meilenstein für Ihre verlässliche Projektbewertung. Sie ist einfacher zu handhaben als Sie glauben mögen und bringt Ihnen Aha-Effekte für Ihr Projekt, die sich einprägen. Gerade bei der Priorisierung der Risikofaktoren birgt die Monte-Carlo-Simulation immer wieder überraschende Ergebnisse, die Ihrer auch noch so erfahrungsgesättigten Intuition widersprechen. Doch an den statistischen Ergebnissen ist nicht zu rütteln.

Risikoanalyse ist nicht gleich Risikoanalyse

Eine Risikoanalyse gehört zu jedem soliden Business Case. Risikoanalysen werden häufig mit einem Ampelsystem abgedeckt. Es zeigt an, ob ein Meilenstein rechtzeitig erreicht wird, ob es kritisch wird, oder der Zeitplan verspätet ist. Es kann auf gleiche Weise Angaben zu Kosten oder Qualität des Projekts abbilden. Eine Angabe um wie viel Zeit sich das Projekt verzögert oder wie viel höher die Kosten sind, gibt es nicht. Es wird zwar eine Aussage getroffen, aber der Aussagewert ist gering. Verschiebt sich das Projekt um 2 Wochen oder 6 Monate? Werden die Kosten um 10.000 Euro oder 350.000 Euro überzogen. Konkrete Handlungen oder Priorisierungen können ohne solche Angaben nur schwer abgeleitet werden.

Quantitative Risikoanalysen hingegen sollen genau diese Lücke füllen. Sie können auf zweierlei Weise durchgeführt werden: deterministisch und stochastisch. Die stochastische ist die verlässlichere und damit vorzuziehen. In unserer Methode leistet das Finanzmodell das, was die deterministische Risikoanalyse leistet. Wir bleiben da jedoch nicht stehen, sondern ergänzen es um die stochastische Risikoanalyse. Denn da beginnt erst die Analyse des Risikos.

Was vorher geschah

Eine Risikoanalyse steht am Ende einer Projektbewertung. Sie bildet das Ende eines Business Cases. Die Projektdefinition, die Auswahl der Einflussfaktoren, die Datenerhebung und Berechnung im Finanzmodell sind also bereits vorausgegangen. Doch die Form der Datenerhebung und die Struktur des Finanzmodells machen die stochastische Risikoanalyse überhaupt erst möglich.

Im Finanzmodell wurden nicht Punktschätzungen verwendet, also z.B. eine Zahl für die produzierte Stückzahl in 2015: 300.000. Stattdessen wurden Intervallschätzungen erhoben. Für die Stückzahl in 2015 geht man davon aus, dass sie minimal bei 270.000, am wahrscheinlichsten bei 300.000 und im maximalen Fall bei 350.000 liegen wird. Eine deterministische Risikoanalyse würde das Gesamtergebnis aus diversen solcher Unsicherheiten betrachten. Das Gesamtergebnis könnte z.B. der Umsatz der Jahre 2015 bis 2020 sein, in die dieser Faktor zur Stückzahl unter vielen einfließt. Doch diese Aussage zum Intervall ist immer noch unbefriedigend.

Wären Sie bei der Einschätzung der Sicherheit des Kernreaktors in Ihrem Landkreis mit so einer Bewertung zufrieden? Die Wahrscheinlichkeit eines Super-GAUs (größter anzunehmender Unfall)  in 40 Jahren liegt bei minimal 0,05%, am wahrscheinlichsten bei 0,1% und maximal bei 0,15%. Würden Sie nicht wissen wollen, mit welcher Wahrscheinlichkeit denn nun tatsächlich zu rechnen ist und an welchen Faktoren das liegt?
So geht es Entscheidern ebenfalls, wenn Sie Projekte mit hohen Kosten und Risiken freigeben sollen.

Monte-Carlo-Simulation liefert die Antwort auf Knopfdruck

Mit der Sammlung der Daten in Form von Intervallschätzungen ist der Grundstein gelegt. Verlässliche Antworten auf die drängenden Fragen sind nun möglich und erfordern nicht einmal lange Diskussionen. Die Daten im Finanzmodell werden mit den passenden Wahrscheinlichkeitsverteilungen unterlegt, so dass die gesamte Bandbreite des Intervalls in der Bewertung genutzt werden kann.

Damit ist alles getan, was die Simulationssoftware braucht, um sowohl die Ergebnisbandbreite statistisch valide anzuzeigen (Risikoanalyse) und die Risikofaktoren zu priorisieren (Sensitivitätsanalyse).

Die Frage zum Umsatz kann damit wesentlich genauer beantwortet werden. Alle möglichen Ergebnisse werden abgebildet, die sich ergeben, wenn die gesamte Bandbreite der Unsicherheiten einfließt. Die möglichen Stückzahlen, die zwischen 270.00 und 350.000 schwanken fließen auf diese Weise ein. Daraufhin ergibt sich ein Umsatz, der zwischen 50,9 Mio. € und 72,2 Mio. € schwankt. Die Schwankung ist so hoch, weil auch die unwahrscheinlicheren Endpunkte mit einfließen. Um eine verlässlichere Einschränkung zu erreichen, grenzt man die Bandbreite auf 80% der möglichen Ergebnisse ein. Nun kann man sagen, dass mit 80%iger Wahrscheinlichkeit der Umsatz zwischen 55,7 Mio. € und 66,5 Mio. € liegen wird.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Tornadodiagramm priorisiert Risikofaktoren

Durch eine Priorisierung der quantifizierten Risikofaktoren kann man dafür sorgen, dass das Endergebnis möglichst positiv ist.
Das Tornadodiagramm sorgt in meiner Beratungserfahrung immer wieder für Überraschungen. Die größten Risikofaktoren sind häufig nicht die, die man intuitiv erwartet hätte. Auch erfahrenen Projektmanagern geht es da nicht anders.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Es gibt unterschiedliche Simulationssoftware auf dem Markt, mithilfe derer Sie die stochastische Risikoanalyse Ihrer Projekte zum Standard machen. Wir nutzen Crystal Ball von Oracle©. @Risk von Palisade leistet ähnliches.

Wenn Sie Business Cases erstellen wollen, die die Mühe lohnen, nutzen Sie die stochastische Risikoanalyse.

Sie haben endlich verlässliche Projektbewertungen, sparen sich endlose Diskussionen zu den Risikofaktoren, haben verlässliche Aussagen für das Risikomanagement und überzeugen Ihre Entscheider ohne große Worte. Das ganze erfordert kaum mehr Aufwand als eine deterministische Risikoanalyse, das Ergebnis ist aber um ein vielfaches verlässlicher.

Das Mehr an Input ist minimal, das Mehr an Output maximal.

Wenn Sie diese Möglichkeiten von Crystal Ball für Ihr Projekt ausprobieren möchten, nutzen Sie die kostenlose 140-tägige Crystal-Ball-Lizenz, die meinem zusammen mit Frank Röttgers verfassten Buch zum Business Case beiliegt. Sie entspricht einem Wert von 280€.

Aktivieren Sie Ihre Probelizenz, indem Sie den Anweisungen unter folgendem Link folgen:
http://www.solutionmatrix.de/crystalball.html

Mit freundlichen Grüßen,

Johannes Ritter

Partner
Solution Matrix
Europe's number 1 authority on Business Case

Foto oben © Martina Berg - www.fotolia.de 

Kommentare

Julia Meyer

Steht der Aufwand wirklich im Verhältnis zum Ergebnis?

Johannes Ritter

Allemal. Daten erheben und Finanzmodelle erstellen ist so oder so aufwändig. Das wird auch ohne Simulationssoftware nicht weniger. Der wenige Aufwand mehr macht aber den ganz entscheidenden Unterschied: statistisch valide Ergebnisse. Bei millionenteuren Projekten ist das mehr als nur ein Vorteil.

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