Prognosemodelle verstehen – und selbst entwickeln
Unser Intensivprogramm vermittelt Ihnen die Grundlagen moderner Finanzprognosen. Dabei geht's nicht um Theorie aus dem Lehrbuch, sondern um das, was in der Praxis tatsächlich funktioniert – mit echten Daten, realen Szenarien und Methoden, die Sie direkt anwenden können.
Beratungstermin vereinbarenLernen Sie von Praktikern mit echtem Hintergrund
Unsere Dozenten bringen jahrelange Erfahrung aus mittelständischen Unternehmen und Beratungshäusern mit. Sie kennen die Herausforderungen, vor denen Sie stehen – weil sie selbst dort waren.
Henrik Voss
Finanzanalyst & Zeitreihenexperte
Henrik hat zehn Jahre lang Liquiditätsprognosen für produzierende Betriebe erstellt. Er zeigt Ihnen, wie Sie saisonale Schwankungen erkennen und Ihre Cashflow-Planung verbessern können.
Daniela Richter
Strategieberaterin & Moderatorin
Daniela begleitet seit 2018 mittelständische Unternehmen beim Aufbau belastbarer Planungsstrukturen. Ihr Fokus liegt darauf, komplexe Zusammenhänge verständlich zu machen.
So arbeiten wir mit Ihnen
Statt auf vorgefertigte Lösungen setzen wir auf einen modularen Ansatz. Sie entscheiden selbst, welche Themen für Ihre Planung relevant sind – und wir passen die Inhalte entsprechend an.
Datenanalyse vor Modellierung
Bevor wir überhaupt ein Modell erstellen, schauen wir uns Ihre historischen Daten genau an. Oft stecken da schon Muster drin, die man auf den ersten Blick nicht sieht.
Iteratives Testen und Verfeinern
Kein Prognosemodell ist beim ersten Anlauf perfekt. Wir testen verschiedene Varianten, vergleichen die Ergebnisse und passen an – bis das Modell zu Ihren Anforderungen passt.
Praxisnahe Fallstudien
Wir arbeiten mit anonymisierten Datensätzen aus realen Unternehmen. So sehen Sie, wie sich bestimmte Ereignisse – etwa Lieferengpässe oder Preisänderungen – auf Prognosen auswirken.
Kompakte Einstiegshilfen für schnelle Orientierung
Manchmal braucht man keine mehrtägige Schulung, sondern nur einen klaren Überblick. Diese kompakten Module helfen Ihnen, die wichtigsten Konzepte zu verstehen.
Datenqualität prüfen
Wie Sie fehlende oder inkonsistente Werte erkennen – und was Sie dagegen tun können.
Trendlinien erstellen
Einfache Methoden, um aus Vergangenheitsdaten eine grobe Richtung für die Zukunft abzuleiten.
Szenarien vergleichen
Best-Case, Worst-Case, Realistic-Case – wie Sie verschiedene Entwicklungen nebeneinander darstellen.
Abweichungen analysieren
Was tun, wenn die Prognose nicht mit der Realität übereinstimmt? Ein strukturierter Ansatz zur Fehlersuche.