Financial Modeling für Analysten – Kompetenz aufbauen, Karriere gestalten
Finanzen sind Geschichten in Zahlen. Wer sie lesen kann, trifft bessere Entscheidungen. Unser Lernprogramm richtet sich an Analysten, die ihre Fähigkeiten im Financial Modeling gezielt erweitern möchten – praxisnah, strukturiert und mit echtem Bezug zum Arbeitsalltag.
Wir vermitteln keine Theorie um der Theorie willen. Stattdessen arbeiten wir mit Fallbeispielen aus der Praxis, zeigen häufige Fehlerquellen und erklären, wie man Modelle baut, die wirklich genutzt werden. Das Programm startet im Oktober 2025 und läuft über sechs Monate.
Wie sich unser Programm entwickelt hat
Der Anfang mit vier Teilnehmenden
Alles begann mit einem kleinen Workshop in Welzheim. Vier Analysten wollten verstehen, wie man DCF-Modelle besser strukturiert. Daraus entstand die Idee für ein längeres Format.
Erstes strukturiertes Curriculum
Wir haben unsere Inhalte überarbeitet und ein durchgehendes Curriculum entwickelt. Statt Einzelthemen gab es nun eine logische Abfolge – von Grundlagen über Excel-Techniken bis zu komplexen Bewertungsansätzen.
Erweiterung um Live-Fallstudien
Feedback von Teilnehmenden zeigte, dass echte Beispiele am meisten bringen. Seitdem arbeiten wir mit anonymisierten Unternehmensdaten und bauen Modelle gemeinsam durch – Fehler inklusive.
Hybrid-Format und internationale Teilnehmende
Heute bieten wir das Programm sowohl vor Ort als auch online an. Analysten aus Deutschland, Österreich und der Schweiz nehmen teil – mit unterschiedlichen Hintergründen, aber demselben Ziel: fundierte Modelle erstellen können.
Schritt für Schritt zum vollständigen Finanzmodell
Financial Modeling ist kein Hexenwerk. Es braucht klare Strukturen, saubere Formeln und ein Verständnis dafür, was das Modell abbilden soll. Hier zeigen wir, wie der Aufbau in der Praxis aussieht.
Datengrundlage schaffen
Bevor man mit Formeln anfängt, müssen die Daten stimmen. Jahresabschlüsse, historische Zahlen, Marktinformationen – alles sollte an einem zentralen Ort gesammelt und geprüft werden.
Annahmen definieren und dokumentieren
Jedes Modell basiert auf Annahmen: Wachstumsraten, Margen, Investitionen. Diese sollten klar formuliert und an einer Stelle zentral hinterlegt sein – idealerweise mit Quellenangaben.
GuV, Bilanz und Cashflow aufbauen
Die drei Kernkomponenten müssen logisch miteinander verknüpft sein. Änderungen in der GuV wirken sich auf die Bilanz aus, die wiederum den Cashflow beeinflusst. Diese Verbindungen müssen korrekt abgebildet werden.
Bewertung durchführen
Ob DCF, Multiples oder andere Ansätze – die Bewertung setzt auf dem Modell auf. Hier zeigt sich, ob die Grundlagen sauber gebaut wurden. Sensitivitätsanalysen helfen, Unsicherheiten transparent zu machen.
Praktische Umsetzung im Arbeitsalltag
Theorie ist wichtig, aber letztlich zählt, ob das Modell im Alltag funktioniert. Deswegen arbeiten wir im Programm mit echten Datensätzen und typischen Herausforderungen, die Analysten täglich begegnen.
Ein Beispiel: Ihr bekommt Quartalszahlen eines Unternehmens und sollt eine aktualisierte Prognose erstellen. Dabei müsst ihr entscheiden, welche Annahmen angepasst werden müssen und wie sich das auf die Bewertung auswirkt.
- Aufbau flexibler Modelle, die sich schnell aktualisieren lassen
- Fehlerquellen erkennen und systematisch vermeiden
- Dokumentation so gestalten, dass andere das Modell verstehen
- Excel-Shortcuts und Techniken für effizienteres Arbeiten
Am Ende jedes Moduls gibt es eine praktische Übung. Keine Multiple-Choice-Tests, sondern echte Aufgaben, bei denen ihr ein Modell erstellt oder analysiert. Feedback gibt es individuell und konstruktiv.
Ausblick: Wohin das Programm sich entwickelt
Financial Modeling bleibt relevant, aber die Werkzeuge ändern sich. Wir beobachten neue Entwicklungen – von Python-Integration bis zu automatisierten Datenabfragen – und überlegen, wie wir das sinnvoll ins Programm einbauen können.
Ab 2026 planen wir Module zu Themen wie Nachhaltigkeitskennzahlen in der Bewertung und den Einsatz von Datenbanken statt reinen Excel-Lösungen. Das Ziel bleibt gleich: Analysten befähigen, Modelle zu bauen, die wirklich genutzt werden.
Erweiterung Python
Automatisierung von Routineaufgaben und Integration externer Datenquellen über Code – für alle, die über Excel hinausgehen möchten.
ESG-Bewertung
Nachhaltigkeit wird zunehmend wichtiger. Wir zeigen, wie ESG-Kriterien in Finanzmodelle einfließen und welche Datenquellen verlässlich sind.
Kollaboration im Team
Modelle entstehen selten allein. Wir entwickeln Ansätze für gemeinsames Arbeiten an Modellen – mit klaren Verantwortlichkeiten und Versionskontrolle.