Die 7 versteckten Entscheidungen in jeder Monte-Carlo-Simulation Viele glauben: „Wir machen eine Monte-Carlo-Simulation, dann kommt das Ergebnis schon objektiv raus.“ Das ist ein Denkfehler. Denn bevor auch nur eine einzige Simulation läuft, wurden bereits eine ganze Reihe von Entscheidungen getroffen, meist implizit. Hier sind die 7 wichtigsten: 1. Was ist überhaupt das Risiko? Welche Zielgröße wird modelliert? Cashflow? Ergebnis? Liquidität? → Was Sie hier nicht definieren, existiert im Modell nicht. 2. Welche Treiber berücksichtigen wir? Welche Einflussfaktoren gehen ins Modell ein und welche nicht? → Das ist oft die wichtigste Entscheidung überhaupt. 3. Wie hängen die Dinge zusammen? Linear? Nicht-linear? Schwellenwerte? Szenarien? → Hier legen Sie fest, wie „die Welt funktioniert“. 4. Welche Verteilungen verwenden wir? Normalverteilung? Lognormal? Diskret? → Damit entscheiden Sie über Extremrisiken, oft unbewusst. 5. Welche Parameter setzen wir an? Erwartungswerte, Volatilitäten, Bandbreiten → Kleine Änderungen hier können große Effekte haben. 6. Welche Abhängigkeiten unterstellen wir? Unabhängig? Korreliert? Gemeinsame Treiber? → Hier entscheidet sich, ob Risiken sich verstärken oder ausgleichen. 7. Wie interpretieren wir die Ergebnisse? VaR? Erwartungswert? Szenarien? → Das gleiche Modell kann zu völlig unterschiedlichen Entscheidungen führen. Fazit: Eine Monte-Carlo-Simulation ist keine „Berechnung“. Sie ist eine Kette von Entscheidungen darüber, wie Unsicherheit beschrieben wird. Und jetzt die unbequeme Wahrheit: Wer das Modell baut, trifft die Entscheidung, lange bevor das Management entscheidet. Das ist auch der Grund, warum „One-Click-Risikomodellierung“ durch KI nicht funktionieren kann. KI kann unterstützen. Aber sie nimmt Ihnen diese Entscheidungen nicht ab. Im Gegenteil: Sie macht sie oft unsichtbar. Die eigentliche Frage ist also nicht: „Haben wir eine Simulation?“ Sondern: „Haben wir die richtigen Entscheidungen im Modell getroffen?“
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