So funktioniert unsere Finanzmodellierung
Financial Modeling ist mehr als nur Zahlen in Excel eingeben. Es geht darum, komplexe Geschäftsszenarien verständlich zu machen und fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.
Wir arbeiten seit Jahren mit Analysten zusammen, die ihre Fähigkeiten auf ein neues Level bringen wollen. Die Methodik, die wir entwickelt haben, basiert auf realen Projekten aus der Unternehmensberatung und M&A-Transaktionen. Keine theoretischen Konstrukte – sondern das, was tatsächlich in Boardrooms und bei Investorenverhandlungen funktioniert.
In diesem Überblick zeigen wir Ihnen genau, wie unser Ansatz strukturiert ist und warum er für Finanzanalysten einen echten Unterschied macht.
Die drei Säulen unseres Ansatzes
Strukturiertes Fundament
Jedes Modell beginnt mit einer klaren Architektur. Wir zeigen Ihnen, wie Sie Ihre Datenquellen organisieren, Annahmen dokumentieren und eine Struktur aufbauen, die auch nach Monaten noch nachvollziehbar ist. Das verhindert Fehler und spart später enorm viel Zeit.
Praxisnahe Szenarien
Theoretische Beispiele bringen Sie nicht weiter. Unsere Fallstudien stammen aus echten Bewertungsprojekten – Carve-outs, Leveraged Buyouts, Unternehmensfusionen. Sie lernen am konkreten Fall, wie verschiedene Annahmen die Bewertung beeinflussen und wo die kritischen Hebel liegen.
Iterative Verfeinerung
Ein Modell entsteht nicht auf Anhieb perfekt. Wir durchlaufen gemeinsam mehrere Iterationen – vom ersten Entwurf bis zur Präsentationsreife. Dabei lernen Sie, Sensitivitätsanalysen sinnvoll einzusetzen und Ihre Ergebnisse für Stakeholder verständlich aufzubereiten.
Miroslav Vuk
„Die meisten Analysten können mit Excel umgehen – das ist nicht das Problem. Was häufig fehlt, ist das Verständnis dafür, wie man ein Modell baut, dem Investoren vertrauen. Ein Modell, das unter Stress nicht zusammenbricht."
Miroslav hat über zwölf Jahre in der Transaktionsberatung verbracht und mehr als 40 Unternehmensbewertungen durchgeführt. Seine Modelle wurden in Due-Diligence-Prozessen eingesetzt, die Transaktionsvolumina von über 800 Millionen Euro betrafen.
„Ich zeige Ihnen, worauf es wirklich ankommt – nicht nur technisch, sondern auch strategisch. Wie Sie Ihre Annahmen verteidigen, wie Sie mit Unsicherheiten umgehen und wie Sie Ihre Ergebnisse so präsentieren, dass sie Entscheidungen beeinflussen."
Unsere Methodik im Detail
Was unterscheidet unseren Ansatz von anderen Programmen? Wir kombinieren technische Präzision mit strategischem Denken. Die folgende Übersicht zeigt, wie wir verschiedene Aspekte der Finanzmodellierung angehen.
| Aspekt | Unser Ansatz | Typische Alternative |
|---|---|---|
| Modellarchitektur | Modularer Aufbau mit getrennten Eingabe-, Berechnungs- und Ausgabeblättern. Klare Farbcodierung und Dokumentation aller Annahmen direkt im Modell. | Häufig monolithische Strukturen, bei denen Eingaben und Berechnungen vermischt sind. Schwer nachvollziehbar für externe Prüfer. |
| Fehlerprävention | Systematische Checks auf jeder Ebene. Wir bauen Plausibilitätsprüfungen ein und nutzen Datenvalidierung, um Eingabefehler zu vermeiden. | Fehlersuche erst am Ende, wenn Ergebnisse nicht plausibel erscheinen. Kostet Zeit und führt zu Unsicherheit. |
| Szenarioanalyse | Integrierte Sensitivitätstabellen und Monte-Carlo-Simulationen für Risikobetrachtungen. Verschiedene Szenarien können per Dropdown gewechselt werden. | Manuelle Anpassung von Annahmen in verschiedenen Dateiversionen. Fehleranfällig und unübersichtlich. |
| Visualisierung | Dynamische Charts, die sich automatisch an Szenarien anpassen. Wasserfall-Diagramme für Brückenanalysen und klare Darstellung von Werttreibern. | Statische Grafiken, die manuell aktualisiert werden müssen. Oft nicht konsistent mit den Daten im Modell. |
| Dokumentation | Jedes Modell enthält ein Methodikblatt mit Erläuterungen zu allen wesentlichen Annahmen und Berechnungslogiken. Audit Trail für Änderungen. | Dokumentation als separate Word-Datei, die selten aktualisiert wird. Diskrepanzen zwischen Modell und Dokumentation sind häufig. |
| Peer Review | Strukturierter Review-Prozess mit Checklisten. Zweites Augenpaar prüft Logik und Plausibilität, bevor das Modell finalisiert wird. | Review erfolgt ad hoc oder gar nicht. Fehler werden erst in Präsentationen oder bei der Nutzung durch Dritte entdeckt. |
Technische Werkzeuge
- Fortgeschrittene Excel-Funktionen: INDEX/MATCH, SUMIFS, Array-Formeln
- VBA-Makros für repetitive Aufgaben und Datenimport
- Power Query für die Automatisierung von Datenaktualisierungen
- Integration mit externen Datenquellen (Bloomberg, Refinitiv)
- Versionskontrolle und Backup-Strategien für kritische Modelle
Analytische Frameworks
- DCF-Bewertung mit WACC-Berechnung und Terminal Value-Szenarien
- LBO-Modellierung mit vollständiger Finanzierungsstruktur
- Working Capital-Analysen und Cash Conversion Cycles
- Merger-Modelle mit Synergieberechnungen und Accretion/Dilution
- Sensitivitätsanalysen für kritische Werttreiber und Annahmen
Qualitätssicherung
- Standardisierte Fehlerprüfungs-Routinen auf Formel- und Datenebene
- Cross-Checks zwischen verschiedenen Modellteilen (z.B. Bilanzabgleich)
- Plausibilitätsprüfungen mit Branchen-Benchmarks
- Peer-Review-Checklisten für systematische Qualitätskontrolle
- Dokumentation von Annahmenänderungen und deren Auswirkungen
Präsentationstechniken
- Executive Summaries mit den wichtigsten Kennzahlen auf einen Blick
- Visualisierung von Szenarien durch Tornado-Diagramme
- Wasserfall-Charts für Brückenrechnungen und Wertveränderungen
- Dashboard-Design für Stakeholder ohne Finanz-Hintergrund
- Storytelling mit Zahlen: Wie Sie Ihre Ergebnisse überzeugend kommunizieren
Vom Konzept zur Anwendung
Reale Projekte als Lernbasis
Wir arbeiten mit Fallstudien, die auf echten Transaktionen basieren. Namen und spezifische Details sind anonymisiert, aber die Herausforderungen sind real: unvollständige Daten, widersprüchliche Managementprognosen, komplexe Kapitalstrukturen.
Ein typisches Projekt könnte die Bewertung eines mittelständischen Maschinenbauunternehmens sein, das von einem Private-Equity-Fonds erworben werden soll. Sie erhalten historische Finanzdaten, Managementpläne und Marktinformationen – genau wie in einer echten Due Diligence.
Sie bauen das Modell Schritt für Schritt auf, treffen begründete Annahmen und entwickeln verschiedene Szenarien. Am Ende präsentieren Sie Ihre Ergebnisse so, wie Sie es in einem realen Pitch tun würden.
Der typische Projektverlauf
Datensammlung und Strukturplanung
Sie erhalten alle relevanten Unterlagen und beginnen mit der Analyse. Welche Daten sind verlässlich? Wo gibt es Lücken? Wie sollte das Modell strukturiert sein, um alle relevanten Aspekte abzudecken? Diese Phase legt das Fundament für alles Weitere.
Modellentwicklung und erste Berechnungen
Jetzt bauen Sie die drei Kernfinanzberichte auf: GuV, Bilanz und Cashflow-Rechnung. Sie verknüpfen die Statements logisch miteinander und stellen sicher, dass alles zusammenpasst. Erste Bewertungsrechnungen werden durchgeführt und auf Plausibilität geprüft.
Szenarioanalysen und Sensitivitäten
Welche Annahmen sind kritisch? Wie verändert sich die Bewertung, wenn bestimmte Parameter anders ausfallen? Sie entwickeln verschiedene Szenarien und visualisieren die Ergebnisse. Hier zeigt sich, ob Ihr Modell robust ist und realistische Einschätzungen liefert.
Review, Dokumentation und Präsentation
Das Modell wird einer gründlichen Qualitätsprüfung unterzogen. Sie erstellen ein Executive Summary und bereiten eine Präsentation vor, die Ihre Ergebnisse klar und überzeugend darstellt. Am Ende steht ein Modell, das professionellen Standards entspricht und in realen Projekten eingesetzt werden könnte.
Bereit für den nächsten Schritt?
Erfahren Sie mehr über unser Lernprogramm und wie Sie Ihre Fähigkeiten in der Finanzmodellierung systematisch ausbauen können.
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