Prognosen ohne Schein­genauigkeit: So entwickeln Sie Basis-, Upside- und Downside-Szenarien

Jede Anlageentscheidung beruht auf einer Prognose — von Cashflows, Zinsen, Margen oder Exit-Werten. Das Problem ist selten, dass eine Prognose fehlt. Es ist die Scheingenauigkeit einer einzelnen Zahl.

Eine Bewertung von 124,6 Millionen wirkt exakt, kann sich aber um ein Drittel verschieben, wenn sich zwei Annahmen ändern. Entscheidungsträger müssen diese Bandbreite verstehen, nicht nur den Mittelwert.

Beginnen Sie mit den Werttreibern, nicht mit der Tabelle

Identifizieren Sie die wenigen Variablen, die das Ergebnis wirklich bewegen: Umsatzwachstum, Margen, Investitionsausgaben, Working Capital, Diskontierungssatz und Endwert (Terminal Value). In den meisten DCF-Modellen entfällt ein großer Teil des Gesamtwerts auf den Endwert. Die langfristige Wachstumsrate und der Diskontierungssatz werden damit zu kritischen Annahmen.

Entwickeln Sie drei in sich stimmige Szenarien

Ein Szenario ist eine konsistente Geschichte, keine zufällige Mischung aus optimistischen und pessimistischen Annahmen.

• Basisszenario — der wahrscheinlichste Verlauf, basierend auf aktuellen Planungen, Marktdaten und, sofern verfügbar, Konsensschätzungen.
• Upside-Szenario — was gut laufen muss: schnelleres Wachstum, bessere Preisdurchsetzung oder niedrigere Finanzierungskosten.
• Downside-Szenario — ein plausibler Stressfall: schwächere Nachfrage, Margendruck, höhere Zinsen oder ein verzögerter Exit.

Verknüpfen Sie makroökonomische Annahmen explizit mit den Treibern des Unternehmens. Unterstellt das Downside-Szenario höhere Zinsen, sollten sich diese im Diskontierungssatz, in den Finanzierungskosten und in den Exit-Multiplikatoren niederschlagen.

Ergänzen Sie Sensitivitäten und Wahrscheinlich­keiten

Sensitivitätstabellen zeigen, wie sich der Wert verändert, wenn sich ein oder zwei Eingangsgrößen bewegen — typischerweise der Diskontierungssatz gegenüber der langfristigen Wachstumsrate im Endwert. Eine Wahrscheinlichkeitsgewichtung der Szenarien ergibt einen Erwartungswert, doch sollten Sie stets auch die Bandbreite ausweisen: Ein Anlageausschuss muss das Downside sehen, nicht nur den Durchschnitt.

Testen Sie, woran die Investition scheitern würde

Kehren Sie die Frage um: Welche Kombination von Annahmen führt dazu, dass die Investition ihr Renditeziel verfehlt oder einen Covenant oder eine Anlagegrenze verletzt? Den Break-even-Punkt zu kennen, ist oft nützlicher als eine weitere Nachkommastelle im Basisszenario.

Machen Sie das Modell prüfbar

• Trennen Sie Eingaben, Berechnungen und Ergebnisse.
• Dokumentieren Sie Quelle und Datum jeder Annahme.
• Versionieren Sie das Modell und halten Sie fest, wer was geändert hat und warum.
• Automatisieren Sie Datenaktualisierungen mit SQL oder Python statt mit Copy-and-paste.
• Vergleichen Sie Prognosen nach jeder Berichtsperiode mit den tatsächlichen Ergebnissen.

Vom Einzelmodell zum Prognoseprozess

Prognosen zahlen sich aus, wenn sie zur Routine werden: regelmäßig aktualisiert, mit Ist-Werten abgeglichen und laufend verbessert. Genau das leistet eine automatisierte Bewertungs-Engine — jedes Quartal dieselbe Logik, mit einem klaren Prüfpfad.

Dieser Artikel dient ausschließlich Informationszwecken und stellt keine Anlageberatung dar. Die Zahlen sind beispielhaft.