𝗪𝗵𝘆 𝗥𝗲𝗮𝗹 𝗘𝘀𝘁𝗮𝘁𝗲 𝗧𝗼𝗼𝗹𝘀 𝗙𝗮𝗶𝗹 𝗮𝘁 𝗦𝗰𝗲𝗻𝗮𝗿𝗶𝗼 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝗶𝗻𝗴
Die meisten Machbarkeits-Tools berechnen Renditen. Nur wenige modellieren Unsicherheiten.
Finanzanalysen erfordern Annahmen über Baukosten, Zinssätze und die Marktnachfrage. Das eigentliche Problem ist nicht die Erstellung eines einzelnen Szenarios. Das Problem ist das Verständnis dafür, wie Dutzende von Variablen interagieren.
Tabellenkalkulationen funktionieren für einfache Berechnungen. Sie stoßen bei komplexen, modernen Szenarioanalysen an ihre Grenzen. Wenn Projekte wachsen und sich Märkte verändern, versagen traditionelle Methoden.
Bei der Machbarkeitsanalyse geht es darum, Unsicherheit zu managen. Jedes Projekt hängt von Variablen ab wie:
- Baukosten
- Zinssätze
- Entwicklungszeiträume
- Absatzgeschwindigkeit
- Belegungsraten
- Mietwachstum
- Exit-Werte
Keiner dieser Werte ist fix. Sie beeinflussen sich gegenseitig. Eine Bauverzögerung erhöht die Finanzierungskosten. Höhere Finanzierungskosten verringern den Gewinn. Ein geringerer Gewinn beeinflusst die Investitionsentscheidungen.
Das Ziel ist nicht das Berechnen von Ergebnissen. Das Ziel ist zu sehen, wie sich die Ergebnisse verändern, wenn sich viele Annahmen gleichzeitig verschieben.
Die Szenario-Modellierung steht vor einem Skalierungsproblem. Wenn Sie 3 Variablen mit jeweils 3 Optionen haben, ergeben sich 27 Szenarien. Wenn Sie 10 Variablen mit jeweils 3 Optionen haben, ergeben sich 59.049 Szenarien.
Kein Mensch kann 59.049 Szenarien manuell prüfen. Die Szenario-Modellierung ist eine systemische Herausforderung.
Tabellenkalkulationen nutzen deterministische Berechnungen. Sie funktionieren, wenn die Eingabewerte fix sind. Sie versagen, wenn die Eingabewerte dynamisch und miteinander verknüpft sind.
Analysten stehen vor einer schlechten Wahl:
- Das Modell vereinfachen und Risiken übersehen.
- Die Komplexität erhöhen und ein Chaos schaffen, das niemand mehr prüfen kann.
Unternehmen lösen dies oft, indem sie mehrere Versionen von Tabellenkalkulationen erstellen. Eine für den Basisfall. Eine für den optimistischen Fall. Eine für hohe Zinssätze.
Dies erzeugt Reibungsverluste. Es führt zu Fehlern. Teams vergleichen am Ende Dateien statt Szenarien.
Das Problem ist nicht die Mathematik. Das Problem ist, dass Menschen zu viel Komplexität bewältigen müssen. Wenn die Komplexität ein gewisses Niveau erreicht, versagt das manuelle Management.
Source: https://dev.to/abdul_shamim/why-most-real-estate-feasibility-tools-fail-at-scenario-modeling-3ka5
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi