Forecast

1. Einleitung

Der Begriff „Forecast“ kommt aus dem Englischen und bedeutet ins Deutsche übersetzt „Prognose, Vorhersage, Ausblick“.

In Unternehmen werden oftmals nur Plan-Ist-Vergleiche durchgeführt. Hiermit kann allerdings allein betrachtet werden, ob die Ziele erreicht wurden oder nicht. Es kann nach Gründen oder auch Schuldigen für das Nichterreichen der Ziele gesucht werden, ein Einwirken auf das Ziel ist aber nicht mehr möglich. Um auf das Unternehmensziel Einfluss nehmen zu können, wird beim Forecast betrachtet, was in Hinblick auf das Unternehmensziel in der Zukunft passieren kann. Aufbauend hierauf werden Möglichkeiten erarbeitet um den Best Case, das bestmögliche Ergebnis zu erreichen.1 In den folgenden Kapiteln werden Vorgehensweisen und Arten für einen Forecast erläutert.

2. Ablauf der Erstellung eines Forecasts

Der Normablauf zur Erstellung eines Forecasts lässt sich in die vie Phasen Prozessvorbereitung/ und -übersicht, Erfassung und Aufbereitung der Inputdaten, Anwendung der Methode(n) und Präsentation und Nutzung der Output-Daten teilen. Nachfolgend werden diese Schritte ausführlicher erläutert.

Abbildung 1: Normprozess zur Erstellung eines Forecasts

Im ersten Schritt werden zunächst Ziele festgelegt. Hierbei werden Entscheidungen die beeinflusst werden sollen benannt und Erwartungen bezüglich des Zeitraums des Prozesses, der Belastbarkeit und Genauigkeit der Ergebnisse sowie dessen Verwendungsmöglichkeiten bestimmt. Darauf folgend wird der Prozessverantwortliche, der Forecaster, aufgrund seines Know-how sowie seiner Identifikation und Einbindung in das  Unternehmen bestimmt. Dieser Forecaster erhält Informationen, die ansonsten der Geheimhaltung unterliegen und Zuarbeit voraussetzten. Daher muss er in der gesamten Organisation etabliert und angesehen sein. Es wird vorausgesetzt, dass der Prognosewert von der Zielplanung unabhängig ermittelt wird. Dies ist wichtig, um zu prüfen, ob das Erreichen der Ziele unter gegebenen Umständen realistisch ist.

Anschließend muss zunächst die Aufgabe nach Problemen strukturiert sowie Inputdaten erfasst werden. Diese Daten sind auf Relevanz, Vollständigkeit und Verlässlichkeit zu prüfen. Hierbei ist darauf zu achten, dass möglichst unbeeinflusste Rohdaten verwendet werden, um ein möglichst genaues Ergebnis gewährleisten zu können. Um im dritten Schritt geeignete Methoden auszuwählen, werden diese Daten aufbereitet. Unter anderem findet hierbei eine Bereinigung der Daten statt. Ausreißer in der Vergangenheit und systematische Schwankungen sollten bereinigt werden. Ebenfalls sollten „Level“ und „Trend“ sowie kausale Einflüsse auf Zeitreihen identifiziert werden. Zeitreihen sollten zudem keine Unterbrechungen aufweisen. Grundsätzlich findet eine grafische Aufbereitung der Daten und eine Dokumentation aller getätigten Schritte statt. Es ist zu beachten, dass die Dokumentation eindeutig und klar ist, sodass mögliche Nachfolger diese einfach und schnell nachvollziehen können.

Im dritten Schritt werden, aufbauend auf die Inputdaten, Methoden ausgewählt, welche möglich einfach gehalten werden sollten. Bei der Auswahl der Methoden kann sowohl auf Qualitative als auch auf Quantitativ zurückgegriffen werden. Sie sind dennoch getrennt voneinander zu betrachtet. Nach Anwendung der Methoden sollte man sie zu einem kombinierten Forecast zusammenführen. Daraufhin sollte eine Bewertung sowie Einschätzung der Unsicherheit der genutzten Methoden stattfinden. Natürlich muss auch dieses Vorgehen dokumentiert werden. Die Erstellung der Prognose ist mit diesem Schritt abgeschlossen.

Im letzten Schritt werden die Ergebnisse vorgestellt. Hierbei müssen die Output-Daten sortiert werden, wobei der Fokus auf den benötigten, geforderten Informationen liegt und ungewöhnliche Trends hervorgehoben werden sollten. Ziel der Vorstellung der Ergebnisse ist das Vertrauen des Ergebnisverwenders gegenüber dem Forecast zu erlangen. Allein wenn dieses Vertrauen erlangt wurde, werden die Daten zur Grundlage der weiteren Planung genutzt. Wichtig hierbei ist, dass sich alle Geschäftsbereiche an diesen Forecast anpassen, ansonsten würde es zu Ungleichgewichten zwischen den Abteilungen im Unternehmen kommen.2

3. Arten von Forecasts

Für die Durchführung von Forecasts gibt es verschiedene Arten, welche sich vor allem durch ihren Zeitlichen Horizont unterscheiden: der Year-to-End Forecast, der rollierenden Forecast, der teilrollierende Forecast sowie eine Kombination aus Year-to-End und rollierendem Forecast.

Abbildung 2: Forecast Arten

Die Zielsetzung des Year-to-End Forecasts ist die Erreichung der Jahresziele. Hierbei bezieht sich der Zeithorizont auf das Ende des Jahres, wie in Abb. 2 zu erkennen verringert sich der Prognosezeitraum im Laufe des Jahres.

Im Gegensatz dazu betrachtet der rollierende Forecast, auch Rolling Forecast genannt, immer den gleichen Prognosezeitraum, welcher oftmals fünf Quartale beträgt und somit nicht auf das Jahresende bezogen ist. Der Prognosezeitraum ist allerdings abhängig von den Anforderungen der Unternehmung.

Die dritte Art, der teilrollierende Forecast, stellt eine Kombination aus dem rollierenden und dem Year-to-End Forecast dar. Hierbei werden verschiedene Prognosezeitpunkte innerjährlich betrachtet. Zum einen wird ein Forecast für das Jahresende erstellt, zum anderen wird der Blick ins nächste Jahr gewendet und ein Forecast für das nächste Jahr bis zu demselben Zeitpunkt erstellt.

Zudem ist eine weitere Kombination aus Year-to-End und rollierendem Forecast möglich. Hierbei liegt der Focus auf dem Jahresende. Es wird dennoch für bestimmte Kerngrößen, wie z.B. Umsatz oder Auftragseingänge ein rollierender Forecast durchgeführt.3

4. Forecast mit MS Excel

Für eine einfache Hochrechnung kann das Programm MS Excel genutzt werden. Hierfür werden zunächst die Ziele, der Planumsatz, benötigt. Zur Ermittlung eines Trends, bzw. einer Hochrechnung wir der aktuelle bereits erreichte Umsatz bis zum Zeitpunkt, an dem die Hochrechnung erfolgen soll benötigt. Diese Zahlen werden in einer Tabelle eingetragen. In diesem Beispiel ist der Zeitpunkt der Hochrechnung Juni. Daher liegt der Ist-Umsatz der Monate Januar bis Mai vor. Wie in Abb. 3 zu sehen, wird die Summe der Plan- sowie der Istwerte gebildet.

Abbildung 3: Plan-Ist-Umsatz

Excel bietet verschiedene Möglichkeiten einen Forecast zu erstellen. Im Folgenden werden vier Alternativen vorgestellt.4 Die Ist-Werte von Januar entsprechen bei allen Möglichkeiten den Plan-Werten, da keine vorherigen Werte vorliegen.

4.1. Schätzer

Um die Funktion Schätzer zu nutzen muss zunächst eine Spalte „Vorschau Schätzer“ sowie eine Monatsspalte eingefügt werden. In der Monatsspalte werden die Zahlen 1-12 eingetragen. In der Spalte „Vorschau Schätzer“ werden Schätzwerte mit Hilfe eines linearen Trends ermittelt. Über die WENN-Funktion wird vorausgesetzt, dass nur geschätzt wird, wenn kein Istwert vorhanden ist. Liegt ein Istwert in der Spalte vor, wird keine Schätzung durchgeführt, sondern dieser Wert übernommen.5

Hierzu wird in die Spalte „Vorschau Schätzer“ folgende Funktion eingegeben:

Dx: WENN(Cx=““;SCHÄTZER(Hx;$D$47:D(x-1);$H$47:H(x-1));Cx)

z.B. D49: WENN(C49=““;SCHÄTZER(H49;$D$47:D48;$H$47:D48);C49)

Abbildung 4: Plan-/ Ist-Umsatz + Schätzer

4.2. Trend

Für die Funktion Trend wird ebenfalls eine Spalte „Vorschau Trend“ erstellt. Die bereits erstellt Monatsspalte wird beibehalten. In Abb.5 sowie zur Berechnung des Trends wurde die Spalte „Vorschau Schätzer“ ausgeblendet. In der Funktion Trend wird ebenfalls ein Wert aus einem linearen Trend ermittelt, hierbei unterstützen allerdings komplizierte mathematische Formeln. Der Aufbau der Trend Funktion ist der gleiche wie der, der Schätzerfunktion, nur wird die Option einen Bereich von X-Werten zu wählen geboten. Die Formel in der Spalte „Vorschau Trend“ sieht wie folgt aus:6

Dx: WENN(Cx=““;TREND($E$47:E(x-1);$H$47:H(x-1);Hx);Cx)

Abbildung 5:Plan-/ Ist-Umsatz + Trend

4.3. Variation

Die Variation-Funktion berechnet, anders als die Trend- oder Schätzer-Funktion, einen exponentiellen Anstieg. Daher fallen die Werte höher aus, als bei einem linearen Trendverlauf. Dennoch wird zunächst geprüft, ob Ist-Werte vorhanden sind.7

Fx: =WENN(Cx="";VARIATION($F$47:F(x-1);$H$47:H(x-1);Hx);Cx)

z.B. F48: =WENN(C48="";VARIATION($F$47:F47;$H$47:H47;H48);C48)

Abbildung 6:Plan-/ Ist-Umsatz + Variation

5.4. eigene Funktion

Eine weitere Möglichkeit zur Erstellung eines Forecasts ist es, sich eine Eigene Funktion auszudenken. Beispielhaft wurden die Mittelwerte(MW) der Ist-Werte mit der geplanten Umsatzveränderung (PA) multipliziert. Hierfür wurde ebenfalls eine neue Spalte „Vorschau MW*PA“ erstellt. Die Formel hierzu lautet:8

Gx: =WENN(Cx="";MITTELWERT($G$47:G(x-1))*(Bx/B(x-1));Cx)

z.B. G49: =WENN(C49=""; MITTELWERT($G$47:G48)*(B49/B48);C49)  

Abbildung 7: Plan-/ Ist-Umsatz + eigene Funktion

5. Fazit

Abschließend ist zu sagen, dass in der heutigen sehr schnelllebigen und sich verändernden Zeit es wichtig ist sein Umfeld und Ziele immer im Blick zu haben. Veränderung müssen erkannt und Ziele angepasst, bzw. Maßnahmen zur Erreichung des Ziels bestimmt werden. Daher sind Forecast in einem Unternehmen unumgänglich. In dieser Arbeit wurden Möglichkeiten zur Durchführung eines Unternehmens aufgezeigt. Es gibt noch viele weitere Möglichkeiten, die je nach Ziel und Unternehmen analysiert und individuell ausgewählt werden müssen.

Hierbei darf aber niemals vergessen werden, dass die Daten realistisch genutzt werden müssen. Sowohl eine zu hohe sowie eine zu niedrige Angabe der Daten kann den Forecast unrealistisch ausfallen lassen. Hierdurch kann es zu Fehlentscheidungen, aufbauend auf den Forecast, im Unternehmen kommen, welche zu Ungleichgewichten bzw. zur Nichterreichung des Ziels führen können. Der Forecast wird also unbrauchbar bzw. wirkt sich negativ auf das Ergebnis aus.

Fußnoten

  • [1] Vgl. Jung (2014), S. 278 f.
  • [2] Vgl. Kühnapfel (2015), S. 47 ff.
  • [3] Vgl. Ronald Gleich (2012), S. 36 f.
  • [4] Vgl. Wildt (2014)
  • [5] Vgl. Wildt (2014)
  • [6] Vgl. Wildt (2014)
  • [7] Vgl. Wildt (2014)
  • [8] Vgl. Wildt (2014)

Quellenverzeichnis

Literaturverzeichnis

  • Helmut Laux, R. M.-M. (2012). Entscheidungstheorie. Berlin/ Heidelberg: Springer Verlag.
  • Jung, H. (2014). Controlling (Bd. 4). München: Oldenbourg Wissenschaftsverlag GmbH.
  • Kühnapfel, J. B. (2014). Vetriebsprognosen. Wiesbaden: Springer Fachmedien.
  • Kühnapfel, J. B. (2015). Vetriebsprognosen- Methoden für die Praxis . Wiesbaden: Springer Fachmedien.
  • Ronald Gleich, R. M. (2012). Controlling - Relevance lost?: Perspektiven für ein zukunftsfähiges Controlling. München: Verlag Franz Vahlen GmbH.

 Internetquellen:

  • Wildt, A. (30. Mai 2014). Controlling-Portal.de.: http://www.controllingportal.de/Fachinfo/Excel-Tipps/Excel-Tipp-Forecast-Berechnung-mit-den-Funktionen-Schaetzer-und-Trend.html

Verfasserin: Kristin Krüp