Artikel-ModelAudit-2016-05

44 Aufrufe

Veröffentlicht am

0 Kommentare
0 Gefällt mir
Statistik
Notizen
  • Als Erste(r) kommentieren

  • Gehören Sie zu den Ersten, denen das gefällt!

Keine Downloads
Aufrufe
Aufrufe insgesamt
44
Auf SlideShare
0
Aus Einbettungen
0
Anzahl an Einbettungen
4
Aktionen
Geteilt
0
Downloads
0
Kommentare
0
Gefällt mir
0
Einbettungen 0
Keine Einbettungen

Keine Notizen für die Folie

Artikel-ModelAudit-2016-05

  1. 1. Ein wesentlicher Bestandteil der Arbeit im Controlling ist die Entwicklung komplexer finanzwirt- schaftlicher Modelle. Dazu gehö- ren u.a. Wirtschaftlichkeitsanaly- sen oder Planungsrechnungen, die der Geschäftsleitung wichtige In- formationen für wesentliche Ent- scheidungen mit immenser finanzi- eller Tragweite liefern, die den Er- folg des Unternehmens über Jahre hinweg bestimmen. Die Aufgabe besteht nun darin, die Ursache- Wirkungs-Beziehungen, also die Zusammenhänge und Berech- nungslogiken, in ein mehr oder minder komplexes Re- chenmodell zu „gießen“, um damit die Wirklichkeit mög- lichst zutreffend abzubilden. Liebstes Werkzeug des Con- trollers ist dabei Excel. Trotz inte- grierter ERP-Systeme, umfangrei- cher BI-Lösungen oder speziel- ler Planungssoftware wären die meisten von uns ohne Excel handlungsunfähig. Und das ob- wohl sich seit der Erfindung von elektronischen „Spreadsheets“ für den PC Ende der 1970er Jahre nichts Wesentliches ge- ändert hat. Das Grundprinzip, wonach Parameter, Zwischener- gebnisse und Ergebnisse tabella- risch an- gezeigt werden, ist im- mer noch gleich. Größtes Pfund von Excel ist sicherlich seine Flexi- bilität, mit der nahezu jede Art von Berechnung durchgeführt werden kann. Financial Model Audit mit Analytica — Torsten Röhner, syconomic GmbH — Vorsicht Falle: Excel-Monster im Controlling Sicherheit, wenn es darauf ankommt Vielleicht kennen Sie das auch, wie aus einer kleinen hübschen Excel-Tabelle im Laufe der Zeit ein großes gemeines Excel- Monster wurde. Dieser Artikel geht den Fragen nach, welche Probleme daraus entstehen können, was man dagegen tun kann und welche Werkzeuge es gibt, um komplexe Modelle zu bauen. Excel für alle(s)!?
  2. 2. FINANCIAL MODEL AUDIT MIT ANALYTICA 2 Man kann mathematische Zu- sammenhänge ohne Programmier- kenntnisse ziemlich schnell in ei- nem Berechnungsmodell abbilden. Hinzu kommt, dass die meisten von uns Excel im Rahmen ihrer Ausbil- dung erlernt haben und somit bei jedem Mitarbeiter zumindest Grundkenntnisse bestehen. So weit, so gut. Komplexe Sachverhalte erfor- dern aber auch komplexe Berech- nungen, und so können Excel- Monster entstehen, deren Berech- nungslogik nicht mehr oder nur sehr schwer nachvollziehbar ist. Hinzu kommt eine Formelsprache aus Zeilen- und Spaltennummern, die nur für eine Rechenmaschine verständlich ist und nicht für einen Menschen, dem Zeilen- und Spal- tenkoordinaten wenig sagen. Durch Intransparenz können Feh- ler in der Berechnungslogik nur schwer oder gar nicht erkannt werden. Und dies kann wiederum zu fehlerhaften Entscheidungen führen, die, wie eingangserwähnt, die Rentabilität oder im schlimms- ten Falle sogar die Überlebensfä- higkeit eines Unternehmens beein- trächtigen können. Manch einer von Ihnen hat sie vielleicht schon einmal gesehen oder sogar selbst herangezogen – Excel-Monster, die in vielen Tabellenblättern tausende Formeln enthalten. Eine Änderung oder Erweiterung eines solchen Modells wird dann leicht zum „Ritt auf der Rasierklinge“, denn man weiß nicht, was passiert, wenn man einzelne Formeln ändert oder Ta- bellenbereiche erweitert oder ent- fernt. Im Zweifel funktioniert das ganze Modell nicht mehr oder es rechnet falsch. Und das Schlimme ist, man merkt es nicht! Aus diesen Gründen werden wir von Unternehmen beauftragt, deren Excel-Modelle einem so ge- nannten „Model Audit“ zu unter- ziehen. Ziel ist es dabei, neben der formalen und rechnerischen Über- prüfung des bestehenden Excel- Modells, die Modellstruktur trans- parent zu machen und ggf. weiter- führende Sensitivitäts- und Risiko- analysen möglich zu machen. Her- kömmliche Audit-Methoden ba- sieren auf einer formalen Analyse des Excel-Modells, um „Anomali- en“ in der Struktur von Tabellen- bereichen zu erkennen, sowie auf stichprobenartigen Prüfungen der vermeintlich kritischen Bereiche eines Modells. Eine gründliche Prüfung des gesamten Modells mit herkömmlichen Methoden ist praktisch meist nicht möglich oder würde viel zu lange dauern, ohne dabei garantieren zu können, dass alle oder zumindest die allermeis- ten Fehler gefunden werden. Eine viel gründlichere Überprü- fungsmethode ist es, das Modell komplett nachzubauen. Hierfür bietet es sich an, auch eine andere Modellierungsumgebung als Excel zu verwenden, um nicht „verse- hentlich“ oder aus „Effizienzgrün- den“ die gleichen Modellierungs- fehler zu begehen. Im Zuge unserer Model Audits unter- suchen wir das Ex- cel-Modell daher nicht nur formal und prüfen auf „Rechenfehler“, sondern wir bauen das gesamte Modell in Analytica nach. Analytica ist eine Software, die speziell für die Erstel- lung, Darstellung, Dokumentation und Analyse von komplexen quan- titativen Modellen entwickelt wur- de. Durch die exakte Übersetzung des Excel-Modells in Analytica ma- chen wir zum einen die Struktur des Modells sichtbar (siehe Abb.). Wer nachbaut, der findet!“ ”
  3. 3. SICHERHEIT, WENN ES DARAUF ANKOMMT 3 Zum anderen können wir da- durch die Korrektheit der Berech- nungen viel gründlicher überprü- fen, als es durch eine noch so sorg- fältige Untersuchung im Excel-Mo- dell selbst möglich wäre. Darüber hinaus haben wir mit dem Analyti- ca-Modell die Möglichkeit, viel umfangreichere Sensitivitäts-, Szenario- und Risikoanalysen durchzuführen. Im ersten Schritt unterziehen wir das Excel-Modell einer forma- len Analyse. Dafür verwenden wir spezielle Excel-add-ins, mit denen wir z.B. die Anzahl der Formeln, Verknüpfungen und Bereiche eines Excel-Modells aufzeigen können, um einen Überblick über die Kom- plexität und die Zusammenhänge im Modell zu erhalten. Das Beispiel in der Abbildung hier mit seinen 15 Arbeitsblättern, über 700 einzelnen Formeln (d.h. einzelne Formeln oder gleichartige Formelbereiche) und mehr als 300 Verknüpfungen zwischen den Blät- tern kann schon als kleines „Excel- Monster“ durchgehen. Allerdings haben wir auch schon Modelle ge- sehen, die diese Zahlen bei weitem überschreiten. Neben diesen Aus- wertun- gen er- zeugt das Add-in für jedes Ar- beitsblatt eine Über- sichtskar- te, die zeigt, in welchen Zellen Zahlen, Texte oder Formeln stehen bzw. ko- piert wurden (siehe Abb. ganz rechts). Anhand dessen kann man leicht Anomalien erkennen, also ob in einem Bereich mit gleichartigen Formeln in einzelnen Zellen Werte oder abweichende Formeln enthal- ten sind. Zunächst beurteilen wir Struk- tur und Aufbau des Excel-Modells anhand der wichtigsten „Best Prac- tices“, die man bei Excel-Modellen einhalten sollte. Die Ergebnisse werden dann in einem separaten Modul in der Analytica-Datei de- tailliert beschrieben (siehe Abb. links oben auf der nächsten Seite).
  4. 4. FINANCIAL MODEL AUDIT MIT ANALYTICA 4 Die Beachtung dieser Best Practices vermindert das Fehlerpo- tenzial, das sich aus der Natur von Excel ergibt. Excel selbst bleibt je- doch stets eine permanente Feh- lerquelle, weil die Software nicht für die Erstellung komplexer Mo- delle, sondern primär für einfache (Tabellen-) Berechnungen konzi- piert wurde. Alle von uns gefunde- nen Fehler und vorhandenen Pro- blemfelder werden ebenfalls in ei- nem separaten Modul detailliert dargestellt und Lösungsvarianten in Analytica beschrieben (siehe Abb. oben rechts). Unter „Fehlern“ verstehen wir die unbeabsichtigte Abweichung von der „richtigen“, beabsichtigten Umsetzung – etwa des korrekten Zellbezuges in einer Formel –, die zu falschen Ergebnissen führt. „Problemfelder“ beziehen sich auf Tatsachen, die nicht unmittelbar zu falschen Ergebnissen im aktuellen Modell führen, jedoch potenzielle, schwerwiegende Fehlerquellen bei Änderungen und Erweiterungen des Modells in sich bergen. Folgen- de Fehler und Probleme kommen bei komplexen Excel-Modellen sehr häufig vor und seien deswegen an dieser Stelle exemplarisch genannt: • Falsche Verknüpfungen oder Formeln, die auf eine falsche Stelle im Modell verweisen. Dieser Fehler tritt häufig dann ein, wenn Formel- bereiche kopiert oder erweitert werden. • Obwohl Formeln in Zeilen oder Tabellenbereichen einheitliche sein sollten, gibt es Fälle, in denen „Formelbrüche“ vorkommen, d.h. die Formeln ändern sich ab einer bestimmten Spalte oder Zeile. • Es werden verschachtelte Wenn-Funktionen verwendet, wo Verweis- o.ä. Funktionen eine „robustere“ Lösung wären. Dadurch müssen zum einen die Formelbestandteile mehrfach wiederholt werden, was zu einer erhöhten Fehleranfälligkeit führt, zum anderen sind diese For- meln unübersichtlich und schwer nachvollziehbar. • Es werden in homogene Formelbereiche manuelle Eingaben bzw. Än- derungen in Formeln vorgenommen. Eine solche Vorgehensweise ist grundsätzlich gefährlich, auch wenn die geänderte Formelzelle farb- lich markiert oder mit einem Kommentar versehen wird. Es ist immer sicherer, solche Fallunterscheidungen in eine Formel einzubauen. • Die Berechnungslogik ist durch komplexe und schwer nachvollzieh- bare Formeln intransparent. Wir empfehlen daher, komplexe Formeln zu vermeiden und stattdessen die einzelnen Komponenten („Zuta- ten“) explizit als Variablen darzustellen. Häufige Fehler und Probleme
  5. 5. SICHERHEIT, WENN ES DARAUF ANKOMMT 5 Wenn wir das Model in Analytica „übersetzen“, wird die tief in den Formeln des Excel-Modells verbor- gene Modellstruktur sichtbar. Die Darstellung des Modelles in Form von so genannten Einflussdia- grammen ermöglicht einen schnel- len Überblick und ein einfacheres Verständnis der Berechnungszu- sammenhänge. Durch die modula- re, hierarchische Gliederung wer- den auch komplexe Strukturen darstellbar und übersichtlich (siehe Abb. rechts). Außerdem dient das Einflussdiagramm der schnellen und einfachen Navigati- on im Modell. Durch den kompletten Nach- bau des Excel-Mo- dells in Analytica ist es möglich, sämtli- che Zwischen- und Endergebnisse zu vergleichen und bei Abweichungen die Berechnungslo- gik in beiden Modellen zu überprü- fen. Erst wenn man das Modell nachbaut und damit die Berech- nungslogik durchdenkt, kann nicht nur eine formale, sondern auch eine inhaltliche Überprüfung des Rechenmodells erfolgen. Dabei werden häufig auch „umständliche“ Berechnungen sichtbar, für die wir Vorschläge zur Vereinfachung ma- chen. Fehler im Excel-Modell korri- gieren wir direkt, um die Ver- gleichbarkeit der berechneten Werte zu gewährleisten. Natürlich dokumentieren wir vorher die Auswirkungen von Berechnungs- fehlern, um die Bedeutung dieser Fehler auf die Endergebnisse zu zeigen. Die komplette Dokumentation des Model Audits befindet sich nicht in einem separaten Textdo- kument, sondern direkt im Analyti- ca-Modell (siehe Abb. auf der nächsten Seite). Dadurch entsteht ein grafi- sches und interaktives Tool, mit dem man direkt zu den Fehlern und Verbesserungsmöglichkeiten im Modell navigieren kann, anstatt zwei voneinander getrennte Wel- ten nebeneinander zu legen. In die- sem Tool kann man alles anschau- en, testen und auspro- bieren. Die Ergebnisse des Model Audits be- sprechen wir schließlich mit dem Kunden und zeigen ihm, wie man mit dem neuen Tool um- geht. Dabei steht es ihm natürlich frei, weiterhin sein Excel-Modell zu verwenden und lediglich die ggf. gefundenen Fehler zu beheben und zukünftig zu vermeiden. Die meis- ten bewerten allerdings das Analy- tica-Modell als viel transparenter, übersichtlicher, sicherer und schät- zen den Mehrwert, der sich aus den zusätzlichen Sensitivitäts- und Ri- sikoanalysemöglichkeiten ergibt. Model-Audit als interaktives Tool
  6. 6. FINANCIAL MODEL AUDIT MIT ANALYTICA 6 Möglicherweise werden Sie sich fragen, ob der beschriebene Ansatz zur Überprüfung eines Ex- cel-Modells durch den kompletten Nachbau eines Modells und die grafisch-interaktive Dokumentation nicht sehr aufwen- dig ist. Um es vor- wegzunehmen, ist er nicht — sofern man das richtige Werkzeug ver- wendet. Wie bereits erwähnt, nut- zen wir die Modellierungs- und Si- mulationssoftware Analytica von Lumina Decision Systems Inc. Wie der Name schon sagt, ist Analytica ein Werkzeug, um Berechnungen zu modellieren und alle Arten von Unsicherheiten zu simulieren. Wir verwenden diese Software nicht nur bei der Überprüfung von Excel- Modellen, sondern auch für die Er- stellung jeder Art von betriebs- wirtschaftlichen Modellen. Dies tritt dann ein, wenn unsere Kunden mit Excel aufgrund der Komplexität des Sachverhaltes an die Grenzen stoßen, die Ge- fahr von Fehlern bzw. Fehlbedie- nungen zu groß er- scheint oder die Kommunikation der Berechnungslogik in Excel nicht mehr möglich ist. Das richtige Werkzeug ist entscheidend.
  7. 7. SICHERHEIT, WENN ES DARAUF ANKOMMT 7 Eines hat Analytica mit Excel gemein, nämlich dass man flexibel alles Mögliche berechnen kann. Allerdings ist das Grundprinzip komplett umgedreht. In Excel sieht man zuerst Zahlen, um dann durch Klick in eine berechnete Zelle die darin enthaltene Rechenlogik nachzuvollziehen. Wie vor 40 Jah- ren verwendet Excel dabei Codes aus Zeilen- und Spal- tennummern, die ein Mensch nicht sofort verstehen kann. Wir müssen nämlich erst einmal nachschauen, was sich in der Zelle „AA246“ verbirgt. „Ach ja, das war ja die Aus- fallrate für Gartenschlauch- adapter in Usbekistan.“ Die Struktur und die Zusammen- hänge lassen sich in komple- xen Excel-Modellen nur schwer nachvollziehen. Wer beim Aufruf der Detektiv- Funktion in Excel schon einmal viele Pfeile gesehen hat, die sich auf mehrere Arbeitsblätter bezo- gen haben, findet sich in diesem Punkt sicher wieder. Im Gegensatz zu Excel stellt Analytica zuerst die Struktur in ei- nem Einflussdiagramm grafisch dar, damit der Nutzer sich einen Über- blick über das Modell verschaffen kann. Einzelne Zusammenhänge lassen sich wiederum in Teilmodel- len kapseln, um bei komplexen Mo- dellen nicht den Überblick zu ver- lieren. Bei Bedarf kann jedes Teil- modell geöffnet und die darin hin- terlegte Struktur nachvollzogen werden. Dies hilft nicht nur bei der Erstellung und Verwendung von komplexen Modellen, sondern ins- besondere auch bei der Kommuni- kation mit anderen Nutzern oder Entscheidern, die dadurch die Be- rechnungslogik nachvollziehen können und nicht einer „Black Box“ vertrauen müssen. Jedes Objekt kann in einem Modell frei definiert werden und enthält einen Steck- brief aus Bezeichnung, Einheit, Be- schreibung sowie Werten oder Formeln, je nachdem, ob es sich um eine Eingangs- oder eine berechne- te Größe handelt (siehe Abb. oben). Formeln enthalten dabei keine kryptischen Bezeichnungen wie „AA246“, sondern setzen sich aus lesebaren, individuell benannten anderen Größen wie z.B. „Ausfall- arte“ zusammen. Jedes Objekt kann ein mehrdimensionaler Da- tenwürfel sein. Manch einer wird in Excel schon einmal daran verzwei- felt sein, ein bestehendes Modell um eine neue Dimension (z.B. Re- gion) oder eine neues Merkmal ei- ner Dimension (z.B. Usbekistan) zu erweitern. In Analytica ist dies durch das Rechnen mit mehrdi- mensionalen Datenwürfeln pro- blemlos möglich, weil die Rechen- logik, also die Formeln, von der Da- tenstruktur, also den Dimensionen, getrennt ist. Bei Analytica ist au- ßerdem eine Monte-Carlo-Simula- tion serienmäßig eingebaut — und zwar so, dass diese von jedem „normalen“ Anwender ohne tiefer- gehende Statistikkenntnisse ver- wendet werden kann. Für umfang- reichere Sensitivitäts-, Szenario- und Risikoanalysen ist dies eine sehr wertvolle Funktionalität, denn damit wird die Berücksichtigung von Unsicherheiten und damit die Verknüpfung von Risikomanage- ment und Planung ein Kinderspiel.
  8. 8. syconomic GmbH www.syconomic.de Stephanstraße 14 04103 Leipzig mail@syconomic.com +49-341-60430558 www.beyondexcelmodeling.com 

×