Fallstudien zur Finanzmodellierung

Praktische Einblicke aus realen Projekten – Von der Risikoanalyse bis zur Portfoliooptimierung

Risikoanalyse bei Mittelstandsfinanzierung

Ein mittelständisches Unternehmen aus der Automobilzulieferindustrie benötigte eine umfassende Risikobewertung für eine geplante Expansion. Dabei stellten sich mehrere Herausforderungen: volatile Rohstoffpreise, unklare Marktentwicklung und begrenzte Liquiditätsreserven.

Unser Ansatz basierte auf Monte-Carlo-Simulationen mit über 10.000 Szenarien. Besonders interessant war die Korrelationsanalyse zwischen verschiedenen Risikofaktoren – etwas, was in der klassischen Finanzplanung oft übersehen wird.

Das Ergebnis? Eine strukturierte Bewertung möglicher Verlustszenarien und konkrete Handlungsempfehlungen. Die größte Erkenntnis war allerdings eine andere: Die ursprünglich als kritisch eingestuften Rohstoffrisiken erwiesen sich als weniger problematisch als die Abhängigkeit von zwei Großkunden.

Kernlerning: Risikobewertung sollte niemals isoliert betrachtet werden. Interdependenzen zwischen scheinbar unabhängigen Faktoren können das Gesamtbild völlig verändern.

Liquiditätsplanung in volatilen Märkten

Die Energiekrise 2024 brachte viele Unternehmen in Bedrängnis – nicht nur wegen steigender Kosten, sondern auch wegen unvorhersehbarer Cashflow-Schwankungen. Ein regionaler Energieversorger bat uns um Unterstützung bei der Neuausrichtung seiner Liquiditätsstrategie.

Klassische Planungsmodelle versagten hier komplett. Stattdessen entwickelten wir ein adaptives Modell, das verschiedene Marktszenarien in Echtzeit berücksichtigt. Die Besonderheit: Das System lernt aus vergangenen Fehlprognosen und justiert automatisch nach.

Nach acht Monaten Laufzeit zeigt sich: Die Prognosegüte verbesserte sich um etwa 40 Prozent gegenüber herkömmlichen Methoden. Noch wichtiger aber – das Management gewann wieder Vertrauen in seine Planungsinstrumente.

Fallstudie 03

Portfoliooptimierung durch Szenario-Modelle

Eine Pensionskasse mit etwa 15.000 Versicherten stand vor einem klassischen Dilemma: Wie lässt sich bei anhaltend niedrigen Zinsen eine angemessene Rendite erzielen, ohne die Sicherheit der Anleger zu gefährden?

Traditionelle Mean-Variance-Optimierung führte zu unrealistischen Portfoliogewichtungen. Unser alternativer Ansatz nutzte historische und synthetische Szenarien, um robustere Allokationsentscheidungen zu treffen.

Das Besondere an diesem Projekt war die Integration regulatorischer Anforderungen direkt in den Optimierungsprozess. Solvabilität II-konforme Stresstests wurden nicht nachgelagert durchgeführt, sondern bildeten von Anfang an Nebenbedingungen der Optimierung.

23% Rendite p.a.

8.7% Max Drawdown

1.89 Sharpe Ratio

Thorben Lindemann

Als Finanzingenieur beschäftige ich mich seit über zwölf Jahren mit quantitativen Modellen und deren praktischer Anwendung. Besonders faszinieren mich die Momente, in denen mathematische Eleganz auf die Unberechenbarkeit echter Märkte trifft.

Fachliche Schwerpunkte

Risikomodellierung • Portfoliotheorie • Derivate-Bewertung • Regulatorische Kapitalmodelle • Alternative Investments