Wie viel Budget sollten Sie vorhalten, um bei Ihrem Investitionsprojekt auf der sicheren Seite zu sein? Die Risikosimulation und -aggregation mit der Monte-Carlo-Methode liefert deutlich genauere Aussagen als die Szenarioplanung.
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Die Einsatzmöglichkeiten von Risikosimulation und Risikoaggregation sind äußerst vielfältig. Einsatzmöglichkeiten sind immer dann gegeben, wenn die Notwendigkeit besteht, unsichere zukünftige Szenarien abzubilden.
Eine Branche, welche ohne Simulationen kaum auskommt, ist das Versicherungswesen. Hier ist es absolut notwendig, Simulationen zu fahren, welche künftig zu erwartende Schadensentwicklungen abbilden. Eine Versicherungsgesellschaft verwendet die Methodik der Risikoaggregation, um das Gesamtrisiko zu berechnen, das ihre Policen enthalten.
Weitere Einsatzgebiete von Risikosimulation und Risikoaggregation sind heute auch durch regulatorische Anforderungen gegeben. In vielen Branchen, insbesondere im Finanzsektor, sind Unternehmen sogar verpflichtet, bestimmte Kapitalanforderungen zu erfüllen. Risikosimulation und -aggregation werden hier dazu genutzt, um sicherzustellen, dass das Unternehmen den regulatorischen Anforderungen gerecht wird und ausreichend Kapital für den Betrieb und die Absicherung von Risiken bereithält. Prominentes Beispiel hierfür ist die "Neufassung des IDW Prüfungsstandards: Die Prüfung des Risikofrüherkennungssystems" (IDW PS 340 n.F.) des Instituts der Wirtschaftsprüfer (IDW) von 2020. Die Neufassung fordert u.a. den Einsatz von Risikoaggregation zur Bestimmung der Risikotragfähigkeit.
Ein weiteres Anwendungsgebiet für die Risikosimulation liegt im Bereich der Kalkulation von Investitionsprojekten. Gängige Vorgehensweisen greifen dafür oft auf Szenarioplanungen zurück. Hierbei werden üblicherweise drei verschiedene Planungen als mögliche Entwicklung angesehen (Worst, Middle und Best Case). Diese Planungen liefern aber nur unzureichende Informationen darüber, wie hoch beispielsweise die Wahrscheinlichkeit ist, dass das verfügbare Kapital ausreicht, um auch unerwartete Kosten abdecken zu können.
Genau in solchen Situationen können Risikosimulation und Risikoaggregation mithilfe der Monte-Carlo-Methode ihre Stärken ausspielen. Im Vergleich zur oben genannten Szenarioplanung kommen mithilfe der Monte-Carlo-Methode nicht nur drei Planungsszenarien zum Einsatz, sondern hunderttausende. Diese werden jeweils durch eine große Anzahl wiederholter Zufallsexperimente ermittelt und als ein mögliches Szenario simuliert.
Nachfolgend möchte ich Ihnen am Fallbeispiel der Kostenschätzung für den Bau eines Einfamilienhauses verdeutlichen, wo Schwachstellen bisheriger Methoden – beispielsweise der oben genannten Szenarioplanung – liegen und welche zusätzlichen Erkenntnisse die Risikosimulation hier liefern kann.
Die Herkunft des Namens Monte-Carlo-MethodeDer Name Monte-Carlo-Methode geht auf deren Mitbegründer Stan Ulam zurück, dessen Onkel sich für sein Laster des Glücksspiels häufig Geld von Verwandten lieh. Hierfür verwendete er die Umschreibung "er müsse nach Monte Carlo gehen" als Anspielung auf die weltweit renommierte Spielbank von Monaco. (Ob Ulams Onkel seiner Zeit auch bereits Risikosimulationen für sein Glücksspiel verwendete, ist leider nicht überliefert.) |
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Hilfreich und ...
23.07.2026
Besten Dank für die Vorstellung des Verfahrens. Ich halte solche Ansätze für praktikabel und hilfreich. Die Ergebnisse sind eine bessere Grundlage für
Ergänzend möchte ich zu bedenken geben:
(1) Zur These "Je mehr Kostenpositionen wir haben, desto unwahrscheinlicher wird es, dass für alle der Worst Case eintritt." Wenn ich also jede einzelne Wand als eigene Kostenposition betrachte oder Fenster und Türen in deren Einzelteile zerlege, wird die Wahrscheinlichkeit für den Worst Case (332.500 Euro) geringer? Schwer vorstellbar …
(2) Zwischen best und worst Case wird eine Dreiecksverteilung angenommen. Die tatsächliche Wahrscheinlichkeitsverteilung (sofern es eine solche gibt) wäre jedoch unbekannt. Sie wäre fast sicher keine Dreiecksverteilung. Damit würde das Ergebnis der Simulation nicht zur Realität passen. Wie weit es daneben läge, hinge davon ab, wie weit die tatsächliche Wahrscheinlichkeitsverteilung vom Dreieck abweicht.
(3) Die Monte-Carlo Simulation basiert auf der Annahme, dass es sich bei den Einzelereignissen um Zufallsexperimente handelt. Ist das eine valide Annahme für die Entstehung der Kosten beim Hausbau? Falls nicht, ist die Interpretation der Ergebnisse aus mathematischer Sicht nicht korrekt oder zumindest nicht belegt.