Nachfrage prognostizieren

Im heutigen volatilen globalen Umfeld stehen Unternehmen aufgrund anhaltender Marktstörungen, politischer Veränderungen und makroökonomischer Volatilität vor beispiellosen Herausforderungen bei der Prognose der Nachfrage. Von Pandemien über Handelskriege bis hin zum drohenden Rezessionsrisiko müssen Entscheidungsträger zunehmend mehrere potenzielle Zukünfte antizipieren und sich darauf einstellen. Herkömmliche Prognosemethoden sind in solchen Umgebungen oft unzureichend, da sie sich zu sehr auf lineare Annahmen verlassen und anfällig für kognitive Verzerrungen sind, insbesondere wenn lebhafte, aber seltene Ereignisse die Wahrnehmung dominieren. Szenariosimulation oder bedingte Prognosen bieten eine leistungsstarke Lösung. Durch die Modellierung einer Reihe plausibler Zukunftsszenarien und die Zuweisung von Wahrscheinlichkeiten zu jedem Szenario können Unternehmen fundierte, risikoangepasste Entscheidungen treffen, die auf Daten statt auf Spekulationen basieren. Dieses Whitepaper skizziert die Stärken der Szenariosimulation angesichts komplexer, unsicherer Bedingungen und demonstriert ihre Anwendung anhand vergangener Krisen und aktueller Marktrisiken.

Präzise Nachfrageprognosen sind ein Eckpfeiler einer effektiven Lieferkette und Finanzplanung. In Zeiten hoher Unsicherheit — wie der COVID-19-Pandemie, globalen Handelsspannungen oder Finanzkrisen — können lineare Modelle, die auf historischen Daten basieren, jedoch unzuverlässig werden. Die Lösung liegt in der Verbesserung der Prognosemodelle mit bedingter Logik und Simulationen, die untersuchen, wie die Nachfrage unter verschiedenen Umständen reagiert.

Standardprognosemethoden stützen sich in der Regel auf historische Trends, aktuelle Wachstumsraten und Regressionsmodelle. Diese Methoden:
- Kampf mit strukturellen Brüchen (z. B. Konsumverhalten nach der Pandemie).
- Überschätzen Sie aktuelle, einschneidende Ereignisse und unterschätzen Sie gleichzeitig die Risiken mit geringer Wahrscheinlichkeit, aber mit großen Auswirkungen.
- Versäumen Sie es, komplexe Bedingungsbeziehungen oder Rückkopplungsschleifen zu berücksichtigen.

Die Szenariosimulation, auch bekannt als bedingte Prognose, beinhaltet die Konstruktion mehrerer verschiedener Zukünfte auf der Grundlage unterschiedlicher Inputs:
‍Szenariodesign: Schlüsselvariablen (z. B. Zinssätze, Tarife, Infektionsraten) variieren innerhalb plausibler Grenzen.
‍Modellkalibrierung: Jedes Szenario wird anhand eines kausalen oder statistischen Modells verarbeitet, das die Nachfrage auf der Grundlage der Bedingungen prognostiziert.
‍Wahrscheinlichkeitszuweisung: Szenarien werden auf der Grundlage makroökonomischer Indikatoren, Expertenurteile oder marktorientierter Signale Zuversicht zugewiesen.
‍Vorteile: Generiert eine Verteilung der Ergebnisse, keine Einzelpunkt-Prognose. Fördert die Planung unter Unsicherheit mit klarer Risikoexposition. Reduziert Vorurteile, die durch Überreaktionen auf lebhafte oder aktuelle Ereignisse entstehen.

A. COVID-19-Pandemie Bedingte Prognosen ermöglichten es Unternehmen, verschiedene Infektionswellen, unterschiedliche Stufen der Sperrstrikte und Szenarien des Verbraucherverhaltens zu modellieren. So stieg beispielsweise die Nachfrage nach langlebigen Gütern in optimistischen Wiedereröffnungsszenarien sprunghaft an, brach jedoch aufgrund wiederholter Lockdown-Annahmen zusammen.
‍B. Finanzkrise 2008 Modelle für Einzelhandel und Wohnungsnachfrage, die potenzielle Kreditverfügbarkeitsschocks und Kennzahlen zum Verbrauchervertrauen integrierten, schnitten besser ab als Modelle, die ausschließlich auf historischen Verkäufen beruhten.
‍C. Handelsspannungen zwischen den USA und China Unternehmen nutzten tarifgesteuerte Szenarien, um die Kostenweitergabe, die Beschaffung von Ressourcen durch alternative Lieferanten und den Verlust von Marktanteilen zu bewerten. Unternehmen, die Szenariosimulationen nutzten, planten besser und passten ihre Preisstrategien effizienter an.
‍D. Erwartete politische Veränderungen (ab 2025) Angesichts der Tatsache, dass die Klimagesetzgebung und die Straffung der öffentlichen Finanzen in den wichtigsten Volkswirtschaften erwartet werden, werden Simulationen bereits verwendet, um die Nachfragesensitivität bei unterschiedlichen CO2-Preisen, grünen Anreizen und Verbrauchersteuersystemen zu testen.

Erfassung von Daten: Identifizieren Sie wichtige Indikatoren und externe Treiber.
‍Modellbau: Entwickeln Sie ein flexibles Modell, das variable Eingaben aufnehmen kann.
‍Szenarioentwicklung: Arbeiten Sie mit Ökonomen und Strategen zusammen, um vielfältige und doch plausible Zukunftsperspektiven aufzubauen.
‍Ausführung der Simulation: Führen Sie Monte Carlo- oder strukturierte Szenariosimulationen aus. Für fortgeschrittene Anwender wie Wirtschaftswissenschaftler, die mit MATLAB vertraut sind, ist die BEAR-Toolbox der EZB nach wie vor eine bevorzugte Lösung für die Szenariomodellierung. Für ein breiteres Geschäftspublikum waren Tools jedoch in der Vergangenheit — bis vor Kurzem — nicht zugänglich. Indicio hat diese Lücke durch die Einführung einer intuitiven, automatisierten Szenario-Simulationsoberfläche überbrückt. Sie bietet modernste Prognosefunktionen, ohne dass tiefgreifendes statistisches Fachwissen erforderlich ist. Die Plattform von Indicio lässt sich außerdem nahtlos in interne Datenspeichersysteme und führende BI- und Planungstools integrieren, sodass funktionsübergreifende Teams fundierte Entscheidungen auf der Grundlage szenariobasierter Erkenntnisse treffen können.
‍Integration von Entscheidungen: Präsentieren Sie Prognosen als Verteilungen mit zugehörigen Wahrscheinlichkeiten, um eine risikogewichtete Planung zu ermöglichen.

Die Szenariosimulation stellt eine transformative Veränderung der Nachfrageprognosen unter unsicheren Bedingungen dar. Durch eine probabilistische Denkweise können sich Unternehmen besser auf das Unerwartete vorbereiten, Ressourcen mit Bedacht zuweisen und ihre Agilität aufrechterhalten. In einer Zeit, in der Veränderung die einzige Konstante ist, bieten bedingte Prognosen die nötige Klarheit, um die Komplexität mit Zuversicht zu bewältigen.