Financial Modeling 

mit Analytica
TAG 2
Wiederholung
Monte Carlo
Simulation
Financial Modeling
TAG 2
Wiederholung und
Monte Carlo
Financial Modeling
Aufgabenstellungen
beim Modellieren
WHATIF
Monte Carlo
Simulation
80 90 100 110 120 13070
Stück Preis Wechsel-
kurs
x x = Umsatz
Stück Preis Wechsel-
kurs
x x = Umsatz
2,012 1,152 1.06 2,449,827#1
Stück Preis Wechsel-
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2,016 1,086 1.22 2,671,535#2
1,971 1,090 1.19 2,555,51...
Items
sold
Price per
item FX rate
x x = Umsatz
1,970 1,186 1.24 2,899,259#998
2,072 1,252 1.09 2,824,524#999
1,951 1,093 1...
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1,970 1,186 1.24 2,899,259#998
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Let’s explore the uncertainty.
Demo-Model-D1-6-Monte-Carlo-Sim.ana
TAG 2
Wiederholung und
Monte Carlo
Financial Modeling
Aufgabenstellungen
beim Modellieren
Essentially, all
models are wrong,
but some are useful.”
“ —George E. P. Box
Financial Modeling
Accounting
vs.
Gibt es eine
Grundstruktur?
Inputs OutputsCalculations
Inputs OutputsCalculations
Zielgrößen
Entscheidungs-
möglichkeiten
Entscheidungen mit
Zielgrößen verbinden
Entscheidungen mit
Zielgrößen verbinden
Ein kreativer Prozess
✗
Ignorieren, was keinen
Einfluss auf Zielgröße hat
1. Ziel- bzw. Entscheidungsgrößen
identifizieren
2. Entscheidungsmöglichkeiten herausfinden
3. Entscheidungen mit Zielgrößen...
A theory should be
as simple as possible,
but no simpler.”
“ —Albert Einstein
1. Ziel- bzw. Entscheidungsgrößen
identifizieren
2. Entscheidungsmöglichkeiten herausfinden
3. Entscheidungen mit Zielgrößen...
If I have seen further than
[others] it is by standing upon
the shoulders of giants.”
“ —Sir Isaac Newton
1. Ziel- bzw. Entscheidungsgrößen
identifizieren
2. Entscheidungsmöglichkeiten herausfinden
3. Entscheidungen mit Zielgrößen...
Now you’ll build a model.
The Business Case
Sommer
✈
Winter✈
Eine kleine Fluggesellschaft
möchte einmal pro Woche ein
Ferienziel für Kurzurlauber
anfliegen: Im Sommer an die
Ostsee, im...
HTWK-FinancialModelingWithAnalytica-D2-Business-Case.pdf
Eine kleine Fluggesellschaft
möchte einmal pro Woche ein
Ferienziel für Kurzurlauber
anfliegen: Im Sommer an die
Ostsee, im...
TAG 2
Wiederholung und
Monte Carlo
Financial Modeling
Aufgabenstellungen
beim Modellieren
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Test as you build
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Okay, now the numbers…
BMSim-Airline-1-concept-with-description.ana
Financial Modeling with Analytica (Part 2 of 3)
Financial Modeling with Analytica (Part 2 of 3)
Financial Modeling with Analytica (Part 2 of 3)
Financial Modeling with Analytica (Part 2 of 3)
Financial Modeling with Analytica (Part 2 of 3)
Financial Modeling with Analytica (Part 2 of 3)
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This is the second part of a lecture I gave at Leipzig University of Applied Sciences (HTWK) on Financial Modeling with Analytica in December 2014. The course was tailored for Master students in economics, showing them what is financial modeling and how we can create financial models that are transparent, easy to understand, flexible, and useful for running sensitivity analyses and Monte Carlo simulations—with Analytica. This second day had more practical, hands-on modeling tasks for the students, so the slides contain only part of the stuff.

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  1. 1. Financial Modeling 
 mit Analytica
  2. 2. TAG 2 Wiederholung Monte Carlo Simulation Financial Modeling
  3. 3. TAG 2 Wiederholung und Monte Carlo Financial Modeling Aufgabenstellungen beim Modellieren
  4. 4. WHATIF
  5. 5. Monte Carlo Simulation
  6. 6. 80 90 100 110 120 13070
  7. 7. Stück Preis Wechsel- kurs x x = Umsatz
  8. 8. Stück Preis Wechsel- kurs x x = Umsatz 2,012 1,152 1.06 2,449,827#1
  9. 9. Stück Preis Wechsel- kurs x x = Umsatz 2,012 1,152 1.06 2,449,827#1 2,016 1,086 1.22 2,671,535#2 1,971 1,090 1.19 2,555,510#3 1,938 1,105 1.17 2,516,307#4 2,000 1,146 1.16 2,647,883#5 1,968 1,166 1.07 2,465,771#6 2,174 1,143 1.24 3,072,286#7 2,055 1,298 1.18 3,141,262#8 2,144 1,115 1.18 2,831,511#9 1,941 1,084 1.14 2,400,131#10 1,886
  10. 10. Items sold Price per item FX rate x x = Umsatz 1,970 1,186 1.24 2,899,259#998 2,072 1,252 1.09 2,824,524#999 1,951 1,093 1.15 2,455,838#1,000
  11. 11. Items sold Price per item FX rate x x = Umsatz 1,970 1,186 1.24 2,899,259#998 2,072 1,252 1.09 2,824,524#999 1,951 1,093 1.15 2,455,838#1,000 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0
  12. 12. Let’s explore the uncertainty.
  13. 13. Demo-Model-D1-6-Monte-Carlo-Sim.ana
  14. 14. TAG 2 Wiederholung und Monte Carlo Financial Modeling Aufgabenstellungen beim Modellieren
  15. 15. Essentially, all models are wrong, but some are useful.” “ —George E. P. Box
  16. 16. Financial Modeling Accounting vs.
  17. 17. Gibt es eine Grundstruktur?
  18. 18. Inputs OutputsCalculations
  19. 19. Inputs OutputsCalculations
  20. 20. Zielgrößen
  21. 21. Entscheidungs- möglichkeiten
  22. 22. Entscheidungen mit Zielgrößen verbinden
  23. 23. Entscheidungen mit Zielgrößen verbinden
  24. 24. Ein kreativer Prozess
  25. 25. ✗ Ignorieren, was keinen Einfluss auf Zielgröße hat
  26. 26. 1. Ziel- bzw. Entscheidungsgrößen identifizieren 2. Entscheidungsmöglichkeiten herausfinden 3. Entscheidungen mit Zielgrößen verbinden • Von Input zu Output • Von Output zu Input • Von beiden Seiten 4. Irrelevante Größen ignorieren Checklist
  27. 27. A theory should be as simple as possible, but no simpler.” “ —Albert Einstein
  28. 28. 1. Ziel- bzw. Entscheidungsgrößen identifizieren 2. Entscheidungsmöglichkeiten herausfinden 3. Entscheidungen mit Zielgrößen verbinden • Von Input zu Output • Von Output zu Input • Von beiden Seiten 4. Irrelevante Größen ignorieren 5. Modelllogik einfach halten Checklist
  29. 29. If I have seen further than [others] it is by standing upon the shoulders of giants.” “ —Sir Isaac Newton
  30. 30. 1. Ziel- bzw. Entscheidungsgrößen identifizieren 2. Entscheidungsmöglichkeiten herausfinden 3. Entscheidungen mit Zielgrößen verbinden • Von Input zu Output • Von Output zu Input • Von beiden Seiten 4. Irrelevante Größen ignorieren 5. Modelllogik einfach halten 6. Vorhandene Modelle oder Teile nutzen Checklist
  31. 31. Now you’ll build a model.
  32. 32. The Business Case
  33. 33. Sommer ✈
  34. 34. Winter✈
  35. 35. Eine kleine Fluggesellschaft möchte einmal pro Woche ein Ferienziel für Kurzurlauber anfliegen: Im Sommer an die Ostsee, im Winter in ein Skigebiet. Der Umsatz wird durch verkaufte Tickets gemacht. Kosten entstehen für jeden Passagier bzw. jedes verkaufte Ticket. Das sind die variablen Kosten. Die weiteren Kosten sind fix und bestehen im Grunde nur aus einer festen „Full- Service-Charter“-Gebühr für das benötigte Flugzeug. Der Betrieb des Flugzeugs usw. wird also im Grunde „outgesourced“. Man erwartet, dass man zehn Monate im Jahr fliegen kann, jeweils zur Hälfte in die beiden Zielgebiete. Was man noch nicht so genau abschätzen kann ist die Nachfrage nach solchen Flügen. Außerdem kommen zwei Flugzeugtypen mit unterschied- licher Kapazität in Frage. Was man wissen will ist: 1. Rechnet sich das überhaupt? Hierfür soll erst mal nur die Umsatzrentabilität angesehen werden. 2. Welches Flugzeug sollte man chartern? Aufgabe
  36. 36. HTWK-FinancialModelingWithAnalytica-D2-Business-Case.pdf
  37. 37. Eine kleine Fluggesellschaft möchte einmal pro Woche ein Ferienziel für Kurzurlauber anfliegen: Im Sommer an die Ostsee, im Winter in ein Skigebiet. Der Umsatz wird durch verkaufte Tickets gemacht. Kosten entstehen für jeden Passagier bzw. jedes verkaufte Ticket. Das sind die variablen Kosten. Die weiteren Kosten sind fix und bestehen im Grunde nur aus einer festen „Full- Service-Charter“-Gebühr für das benötigte Flugzeug. Der Betrieb des Flugzeugs usw. wird also im Grund „outgesourced“. Man erwartet, dass man zehn Monate im Jahr fliegen kann, jeweils zur Hälfte in die beiden Zielgebiete. Was man noch nicht so genau abschätzen kann ist die Nachfrage nach solchen Flügen. Außerdem kommen zwei Flugzeugtypen mit unterschied- licher Kapazität in Frage. Was man wissen will ist: 1. Rechnet sich das überhaupt? Hierfür soll erst mal nur die Umsatzrentabilität angesehen werden. 2. Welches Flugzeug sollte man chartern? Aufgabe
  38. 38. TAG 2 Wiederholung und Monte Carlo Financial Modeling Aufgabenstellungen beim Modellieren
  39. 39. f(x) f(x) f(x) f(x) f(x)
  40. 40. Test as you build
  41. 41. f(x)
  42. 42. f(x) f(x) f(x) f(x)
  43. 43. f(x) f(x) f(x) f(x)
  44. 44. f(x) f(x) f(x) f(x) f(x)
  45. 45. Okay, now the numbers…
  46. 46. BMSim-Airline-1-concept-with-description.ana

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