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Rainer Pollmann

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Liquiditätssteuerung mit Excel erstellen?

Kann man eine Liquiditätssteuerung mit Excel erstellen? Wohlgemerkt eine, in der nicht nur ein paar Zahlen aus der Finanzbuchhaltung manuell in ein Spreadsheet übertragen werden, um ein paar Kennzahlen zu berechnen? Sondern vielmehr eine, die automatisch Daten aus den vorhanden Systemen sowie externen Datenquellen tagesaktuell oder auch in Echtzeit übernimmt und die wesentlichen Informationen bereitstellt? Ist das möglich?
Natürlich ist das möglich, wenn man ein paar Dinge beachtet und vor allem ein Konzept für die eigene Liquiditätssteuerung entwickelt hat. Es hilft nichts, mit standardisierten Vorlagen zu arbeiten, denn die bilden garantiert nicht die Einzigartigkeit Ihres Unternehmens ab! Außerdem sind sie in der Regel so aufgebaut, dass Zahlen manuell erfassen müssen. Wie effizient ist das denn ? Daher in diesem Beitrag ein paar Vorschläge und Hinweise.

Bestandteile der Liquiditätssteuerung

Bevor man beginnt mit Excel ein Modell zu erstellen, sollte man sich darüber im Klaren sein, was alles zu den Bestandteilen der Liquiditätssteuerung gehören soll. Dann hat man schon einmal Anhaltspunkte zu den Inhalten und möglicherweise auch zur Visualisierung im Excel-Modell. Sind die Einflussgrößen für die eigene Liquidität bekannt und damit die Einbindung der entsprechenden Daten? Wichtig ist auch hier zu entscheiden, ob die Daten statisch für einen definierten Zeitraum oder rollierend als Forecast ausgewiesen werden sollen.

Modellierung

In Excel ist es eine weitverbreitete Vorgehensweise, benötigte Daten per Copy&Paste, per externer Verknüpfung, per SVWEREIS aus anderen Dateien einzubinden. Damit ergeben sich große Redundanzen, die Datenkonsistenz wird verletzt und „Stammdaten“ liegen mehrfach vor. Daten werden dezentral gespeichert und abgelegt.

Wichtig ist grundsätzlich eine zentrale Datenhaltung (Fileserver, SharePoint) und On-Demand per Power Query in ein Excel Modell importiert werden. Dieser Import ist nicht einmalig, sondern dauerhaft, d.h. die importierten Daten können permanent aktualisiert werden. So können Daten zentral gepflegt werden, Sie haben eine Single source of truth und nicht mehrere Wahrheiten durch verschiedene Excel-Modelle.

Damit im Excel-Modell Treiber und Einflussgrößen auf die Liquidität nicht nur dargestellt, sondern in ihrer Ausprägung auch simuliert werden können, sollten diese Modelle unbedingt nach dem EVA-Prinzip aufgebaut sein.

Simulation und Forecast

Und noch ein Aspekt sollte bedacht werden: Auch wenn Anbieter professioneller Controlling- oder ERP-Software meist versprechen, dass sie über eine Software verfügen, die sich sofort einsetzen lässt, sind fast immer noch mehr oder weniger langwierige Anpassungen erforderlich. Das kostet Zeit, Nerven und Geld. Und gerade in kleinen Betrieben stößt man hier an Grenzen, weil sich i. d. R. der Geschäftsführer selbst neben dem Tagesgeschäft um die Einführung und Anpassung der Software kümmern muss, da es keine zweite Führungsebene gibt. Mit Excel lassen sich hingegen schneller Lösungen erarbeiten, auch weil z. B. ein Mitarbeiter einen Teil der Arbeiten übernehmen kann, da die meisten Beschäftigten über entsprechendes Anwenderwissen verfügen. Daher ist es wichtig, Modelle so zu erstellen, dass sie automatisch mit aktualisierten Daten „gefüttert“ werden, Simulationen, Forecasting auf Knopfdruck erfolgen. Dies ist sehr gut mit den Steuerfeldern, Szenario-Manager und Solver möglich.

Risikoermittlung

Ein effektives Risikomanagement ist entscheidend, um Liquiditätsengpässe zu vermeiden. Dazu müssen die Treiber für die Liquidität bekannt sein. Dann kann ihre Ausprägung z.B. mit einer Monte-Carlo-Simulation simuliert werden. Dies ist grundsätzlich mit Excel möglich, wenn die Zufallszahlengenerierung (Analyse-Add-In) eine passende Verteilungsfunktion anbietet.

Zusätzlich gibt es Add-Ins, die eine Monte-Carlo-Simulation mit weiteren Verteilungsfunktionen ermöglichen:

  • RISK bietet eine breite Palette von Verteilungsfunktionen, Analysewerkzeugen und Visualisierungsoptionen.
  • Crystal Ball i ermöglicht Benutzern, Risiken in ihren Excel-Modellen zu modellieren und zu analysieren.
  • ModelRisk bietet Funktionen für die Erstellung und Analyse von Monte-Carlo-Simulationen in Excel. Es umfasst verschiedene Verteilungsfunktionen und Analysetools.
  • SimulAr ist ein kostenloses Add-In für Excel, das Monte-Carlo-Simulationen unterstützt.
  • Der Risk Solver ist ein Tool für die Risikoanalyse und Optimierung in Excel. Er umfasst Monte-Carlo-Simulation sowie andere fortschrittliche Analysefunktionen.
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