Mit Hilfe dieser Angaben kann die Umsatz-/Materialwachstumsrate in den einzelnen Jahren von Phase 1 unterschiedlich spezifiziert bzw. unsicher gemacht werden. Ohne Angaben in diesem Bereich ist die Wachstumsrate in den einzelnen Jahren von Phase 1 gleich.
• Konstant
Dies ist die Standardeinstellung. Die Wachstumsrate ist in jedem Jahr gleich konstant gemäß der Eingabe „jährl. Umsatz-/Materialwachstumsrate (nominal, inkl. Inflation) Phase 1“ (siehe 7.6.1).
Hinweis:
Bei dieser Modellierung verändert sich die Wachstumsrate zwischen dem letzten Jahr der Phase 1 und dem erstem Jahr der Phase 2 sprunghaft.
• Kontinuierliche Richtung Wachstumsrate Phase 2 sinkend
Statt einer konstanten, in jedem Jahr gleichen Wachstumsrate, kann auch eine jährlich unterschiedliche Wachstumsrate verwendet werden. Dabei wird ausgehend aus der erfassten Wachstumsrate für Phase 1 als Startwert und der Wachstumsrate von Phase 2 als Zielwert, die notwendige jährliche Änderung der Wachstumsrate bestimmt werden, damit sich diese linear an die Wachstumsrate von Phase 2 annähert.
• Risikobehaftet
Die Standardeingaben erlauben nur die Erfassung einer sicheren Wachstumsrate. Mit Hilfe dieses Schalters kann jedoch für Phase 1 eine unsichere Wachstumsrate erfasst werden.
Wurde der Schalter aktiviert, können Sie einen AR (1) Prozess mit Mean Reversion beschreiben (siehe 19.34 bzw. 19.33). Dabei wird die Unsicherheit mit Hilfe einer Normalverteilung modelliert mit dem Mittelwert gemäß der erfassten Wachstumsrate.
Die Prozesse können Sie mit Hilfe folgender Parameter genau spezifizieren:
o Standardabweichung der Wachstumsrate:
Standardabweichung (siehe 19.9) der normalverteilten unsicheren (jährlichen) Wachstumsrate.
o Autokorrelation der Wachstumsrate
AR-Faktor des Prozesses, was die Zusammenhänge zwischen den realisierten Werten der einzelnen Jahre beschreibt.
Wird dieser Wert mit 0 parametrisiert, bedeutet dies, dass zwischen den Realisationen der Jahren keine Verbindung existiert - die Jahre sind voneinander unabhängig. Unabhängig davon, wie sehr die Realisation in der Simulation vom Erwartungswert abweicht, wird für das Folgejahr der geplante Wert als Mittelwert herangezogen.
Die Parametrisierung mit 1 bewirkt, dass der Unterschied zwischen der Realisation und dem Mittelwert die Mittelwerte der Folgejahre – die wiederum als Grundlage für die Simulation der Folgejahre dient – um den Absolutwert dieses Unterschiedes verschoben wird. Damit wird ein Random Walk (siehe 19.36) für die Planung angenommen.
Stochastisch gesehen, kann der Wert der Autokorrelation eine beliebige reele Zahl sein, jedoch Werte unter null implizieren so etwas wie ein Schweinezyklus, und Werte über 1 führen zur exponentiellen Erweiterung der Bandbreiten.
o Mean Reversion
Mean Reversion - oder auf Deutsch Regression zur Mitte - ist ein Begriff der Statistik; er bezeichnet das Phänomen, dass nach einem extrem ausgefallenen Messwert die nachfolgende Messung wieder näher am Durchschnitt liegt, falls der Zufall einen Einfluss auf die Messgröße hat. Dies gilt immer, wenn die beiden Messungen korrelieren, aber nicht zu 100 %.[14] (siehe 19.33)