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Moderne Liquiditätsplanungsansätze unter der Lupe

Moderne Liquiditätsplanungsansätze unter der Lupe

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Börries Többens

Partner, Audit, Finanz- und Treasury Management, Finance Advisory

KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft

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Liquiditätsplanung

Die Liquiditätsplanung in Unternehmen lässt sich über verschiedenste Ansätze abbilden – doch welcher ist der Beste? Grundlegend unterscheiden sich die Ansätze zwischen der indirekten und der direkten Liquiditätsplanung. Bei der Planung nach der indirekten Methode wird das Unternehmensergebnis um nicht-zahlungsrelevante Größen (beispielsweise Abschreibungen) korrigiert, um den Operativen Cash Flow abzuleiten. Häufig ist diese Größe nicht hinreichend detailliert, weil die zugrundeliegenden Größen Plan-GuV und Plan-Bilanz nur zu selten und zu grob vorliegen. Ist dies der Fall, entscheidet sich der Finanzbereich regelmäßig für eine direkte Planung. Doch hier stehen viele Unternehmen vor der Herausforderung, die Planwerte sinnvoll, effizient und in angemessener Qualität zu ermitteln.

Eine Planung basierend auf Erfahrungswerten, einfachen Extrapolationen vergangener Werte, integrierten Planansätzen oder ganz anderen Methoden? Welche Rolle spielen hierbei technologische Entwicklungen wie Predictive Analytics?

Bei der Vielzahl an Möglichkeiten gerät eine entscheidende Frage zunehmend in den Hintergrund – welcher Ansatz ist der passende für mein Unternehmen? Denn es geht nicht darum, den „besten“ Ansatz zu finden, sondern viel mehr den „passenden“. Wie so oft stellt sich die Frage, wieviel Aufwand in einen robusten Liquiditätsplanungsprozess zu investieren ist. Die Auswahl des Planungsansatzes ist dabei von vielen Faktoren abhängig: der Finanzierungssituation des Unternehmens, dem Aufbau und der Ablauforganisation der Treasury-Abteilung, der Systemlandschaft, dem Geschäftsmodell usw. In der Praxis ist nicht selten zu beobachten, dass sich Unternehmen mit Großprojekten, technisch aufwendigen und teuren Tools übernehmen und das alles nur, um am Ende wieder zu Excel zurückzukehren.

Herausforderungen klassischer Liquiditätsplanungsansätze

Zunächst ist zu klären, ob die gängigen Liquiditätsplanungsansätze heutzutage noch den gewünschten Standards entsprechen und den Liquiditätsbedarf von Unternehmen in der geforderten Qualität und Genauigkeit abbilden können. Denn in der betrieblichen Praxis stellt sich heraus, dass sich viele Treasurer mit ungenauen Planwerten zufriedengeben. Die Gründe hierfür können vielfältig sein. Neben einer inkonsistenten Datenbasis sind häufig die Planungsansätze selbst die Ursache für eine ungenaue Planung:

  • Identifikation und zukunftsorientierte Modellierung von Cash Flow Treibern
  • Geringe Transparenz bezüglich Planungsdetails und -annahmen
  • Mangelnde Integration der Funktions- und Fachbereiche sowie der Daten (zum Beispiel Controlling)
  • Planungsfaktoren spiegeln lediglich die Vergangenheit wider; Zukunftsannahmen sind häufig nicht vorhanden
  • Mangelnde Nachvollziehbarkeit von statistischen Hochrechnungsmodellen (Predictive Ansätze)

Vor dem Hintergrund der Herausforderungen und Mängel der klassischen Planungsansätze aber auch aktueller technologischer Entwicklungen finden zunehmend neue bzw. erweiterte Liquiditätsplanungsansätze Einzug in Treasury Abteilungen. Wie diese Ansätze konkret aussehen können und für wen sich welche Ansätze am besten eignen, wird im Folgenden erläutert.

Integrierte Liquiditätsplanung

Die integrierte Liquiditätsplanung beruht auf der Ableitung von liquiditätsrelevanten Vorgängen auf Basis der Controlling-Planung. Dabei werden durch das Controlling zugrundeliegende Annahmen getroffen, wie etwa das zukünftige Wachstum, bereinigt um eine manuelle Korrektur von Sondereffekten wie beispielsweise durch Normalisierung. Die integrierte Planung bedient sich methodisch dem direkten Ansatz, basiert aber auf der erfolgsorientierten Finanzplanung. Ziel ist es, die Abweichungen zur indirekten Kapitalflussrechnung zu reduzieren und gleichzeitig manuellen Planungsaufwand zu eliminieren. Dadurch wird eine Harmonisierung der Gliederung der Business Planung (Controlling) und der Cashflow Planung (Treasury) erreicht. Idealerweise lassen sich auch die Prozesse in Hinblick auf Frequenz, Planhorizont und Zeitscheiben harmonisieren.

Die Planungsgrundlage besteht aus zwei Elementen: Der Business Planung sowie Daten der Accounts Payables (AP) und Accounts Receivables (AR). Aus den historischen AP/AR Informationen lassen sich approximativ die Days-Sales-Outstanding und Days-Payable-Outstanding ableiten, das heißt es wird empirisch der Verzug zwischen Ergebniswirksamkeit und Zahlung approximativ ermittelt. Entweder wird eine einzige Version (most-likely) oder verschiedene Versionen für die Business-Planung und Treasury-Planung ermittelt. Als Ergebnis steht die Ermittlung der Zahlungsdaten auf der Inflow- und Outflow-Seite auf Basis der Business Planung. Es erfolgt eine Harmonisierung der Positionen der Business Planung zu den jeweiligen Liquiditätspositionen (Kategorien), so dass ein größtmögliche Wirkungszusammenhang zwischen Business- und Liquiditätsplanung erzielt wird.

Treiberbasierte Liquiditätsplanung

Die treiberbasierte Liquiditätsplanung beruht auf Treibermodellen zur (teil)automatisierten Hochrechnung von Vergangenheitsdaten. Auch hier steht unter anderem die Harmonisierung von Business Planung und Treasury Forecast im Vordergrund. Hierzu werden dieselben Treiber als Veränderungsfaktor zugrundegelegt. Als Datengrundlage werden die Ist-Daten idealerweise als kategorisierte Ist-Cashflows (zum Beispiel Einzahlungen aus Umsätzen, Personalzahlungen, Steuern, etc.) herangezogen. Zur Hochrechnung in die Zukunft werden die Treiber mit den Ist-Daten verknüpft. Der Planhorizont kann dadurch verlängert werden.

Zunächst ist eine Identifikation von wesentlichen Cashflow-Treibern (zum Beispiel Leasingverträge, Bestellungen usw.) und Events (zum Beispiel Feiertage) notwendig. Hieraus lässt sich eine Ableitung von Trends und Entwicklungen der gewählten Treiber aus verschiedenen Datenquellen vornehmen. Daraufhin erfolgt eine Applikation der Treibertrends auf granulare Ist-Cashflows zur gezielten Extrapolation im Zuge der Plandatenermittlung. Zusätzlich ist eine manuelle Plausibilisierung und Modifikation der Planwerte zur Abbildung von Sondereffekten (zum Beispiel wesentlichen Investitionen) sinnvoll. Als Qualitätssicherung des Planungsansatzes kann ex-ante ein Backtesting zur Kalibrierung des Ansatzes durchgeführt werden. Die wesentliche Voraussetzung hierfür ist die Bereitstellung von historischen Cashflows über den entsprechenden Zeitraum.

Die treiberbasierte Cashflow-Prognose lässt sich wie folgt schematisch darstellen:

X = Y x A / B, wobei:

X = Cash Forecast
Y = Cashflow Historie
A = Business Planung
B = Historische Controlling-Daten (Treiber)

Der maßgebliche Unterschied zwischen der integrierten Liquiditätsplanung und der treiberbasierten Planung ist, dass die integrierte Liquiditätsplanung sehr stark von Frequenz, Horizont und zeitlicher Granularität der Business Planung abhängig ist. Die treiberbasierte Planung hingegen ist eigenständiger, weil sie in erster Linie auf historischen Cashflows basiert.

Predictive Cash Forecasting

Das Predictive Cash Forecasting basiert auf Prognosewerteermittlungen durch analytische Hochrechnung der Historie mittels statistischer Regressionsmethoden. Durch die Anwendung von Predictive Analytics Methoden ist (im Gegensatz zu anderen Planmethoden, die mehr auf Businessintuition basieren) eine datengetriebene Vorhersage von Cashflows unter Berücksichtigung von internen und externen Einflussfaktoren möglich. Hierbei betrachtet und erlernt das Modell diverse Faktoren und ihren Effekt in der Vergangenheit auf den zu planenden Cashflow. Das Modell kalibriert seine Parameter auf Basis der Parameterkombination mit der geringsten Abweichung zwischen Forecast und Ist-Wert. Das Modell ist dann im Stande, zukünftige Cashflows vorherzusagen. Ändert sich die Einflussfaktorendynamik muss das Modell entsprechend nachtrainiert werden. Komplexe und interdependente Zusammenhänge in der Cashflow-Planung lassen sich so im Datenmodell abbilden und liefern eine automatisierte Plandatengenerierung.

Das konkrete Vorgehen lässt sich wie folgt skizzieren: Ziel ist die Berechnung eines tagesgenauen Cashflow Forecasts anhand von historischen Daten mittels eines eigens entwickelten Frameworks. Die Modellierung und Optimierung verschiedener Modelle (zum Beispiel ARIMA, Add. Regression etc.) erfolgt durch automatisierte Parameterauswahl. Entscheidend ist neben der Integration von Treibern und Events auch die Integration von Vorhersageintervallen zur Risikoabschätzung. Weitere Komponenten des Predictive Analytics Ansatzes sind eine automatisierte Auswahl der optimalen Datengranularität sowie eine Zeitreihen-Dekomposition in Saisonalität, Trend und sonstige Anteile. Die quantitative Auswertung erfolgt schließlich mittels problemspezifischer definierter Fehlermetriken (zum Beispiel MAE, SMAPE), welche für die Qualität eines Modells ausschlaggebend sind.

Abschließende Würdigung der Planungsansätze

Wie eingangs erwähnt gibt es nicht den optimalen Ansatz für die Liquiditätsplanung für alle Unternehmen. Jedoch lässt sich anstatt des „besten“ Ansatzes sehr wohl der „passende“ Ansatz für ein Unternehmen identifizieren – das schließt unter Umständen auch Hybride aus den oben genannten Ansätzen nicht aus.

Die integrierte Planung weist eine direkte Abhängigkeit von der Qualität der Business Planung auf, welche oftmals unter geschäftspolitischem Einfluss steht, während die Liquiditätsplanung versucht möglichst realistisch zu planen. Dafür ist der Ansatz durch einen geringen Implementierungsaufwand durch die Verwendung bereits vorhandener Datenquellen gekennzeichnet. Ebenso hält sich der operative Aufwand durch hohe Prozesseffizienz und starkes Automatisierungspotenzial in Grenzen. Der Abstimmungsaufwand ist grundsätzlich gering durch die Integration in die Business Planung.

Die treiberbasierte Planung dagegen weist eine hohe Planungsqualität durch eine prospektive Abbildung des Business Models sowie durch Verwendung von kategorisierten Ist-Cashflows als Planungsgrundlage auf. Lediglich die Treiber müssen entsprechend der Geschäftsentwicklung gegebenenfalls angepasst werden. Implementierungsaufwand entsteht bei der Verwendung von Tools zur Ermittlung kategorisierter Ist-Cashflows. Insgesamt ist der Aufwand der Implementierung abhängig von der Komplexität des Geschäftsmodells. Hinsichtlich des operativen Aufwands sind laufende Lizenzkosten und Wartungsaufwand bei der Verwendung von Tools zur Ermittlung kategorisierter Ist-Cashflows zu erwarten. Ebenso sind Anpassungen der Treiber bei geänderten Rahmenbedingungen vorzunehmen. Letztlich erfordert die die treiberbasierte Planung im Vergleich zur integrierten Planung einen höheren Abstimmungsaufwand, da keine Harmonisierung mit der Business Planung stattfindet.

Predictive Analytics Methoden sind durch automatische, empirische Plandatenermittlungen gekennzeichnet. Sie weisen ebenso wie die treiberbasierte Planung eine hohe Plandatenqualität bei Verwendung kategorisierter historischer Ist-Cashflows als Planungsgrundlage auf. Die dafür notwendigen Tools erfordern wiederum einen erhöhten Implementierungsaufwand. Zudem gestaltet sich die Parameterkonfiguration unter Berücksichtigung verschiedenster Einflussfaktoren als komplex und aufwendig. Neben den laufenden Lizenzkosten und Wartungsaufwand für Tools kategorisierter Ist-Cashflows sind auch Anpassungen des Datenmodells bei geänderten Rahmenbedingungen erforderlich. Abschließend ist wieder ein gewisses Maß an Abstimmungsaufwand notwendig, da wie bei der treiberbasierten Planung keine Harmonisierung mit der Business Planung stattfindet.

Aus diesem Fundus an Kriterien lässt sich für jedes Unternehmen, je nach Größe, Geschäftsmodell, Komplexität, Verfügbarkeit der Daten, Ressourcen und Zielbild schnell ableiten, welcher Liquiditätsplanungsansatz am besten geeignet ist. Der Weg zum Ziel kann dabei von einer „einfachen“ integrierten Planung bis hin zu den neusten Möglichkeiten von Predictive Analytics Methoden im Rahmen der Liquiditätsplanung erfolgen.

Quelle: KPMG Corporate Treasury News, Ausgabe 98, Januar/Februar 2020

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