Finanzmodellierung verstehen und anwenden lernen
Manche Teilnehmer kommen zu uns mit Excel-Grundkenntnissen. Andere haben schon Bilanzen gelesen, aber nie ein Modell selbst gebaut. Wir zeigen dir Schritt für Schritt, wie du Zahlen sinnvoll verknüpfst und daraus Prognosen entwickelst, die tatsächlich halten, was sie versprechen.
Programm erkunden
Unser Ansatz für praxisnahe Finanzmodellierung
Wir vermitteln keine theoretischen Formeln ohne Kontext. Stattdessen arbeiten wir mit echten Geschäftsszenarien und Daten, die du später wiedererkennen wirst.
Strukturierte Grundlagen
Bevor du komplexe Modelle baust, lernst du die Logik dahinter. Wir beginnen mit Bilanzstrukturen, Cashflow-Komponenten und der Frage, welche Annahmen überhaupt Sinn ergeben.
Echte Fallbeispiele
Du arbeitest mit Daten aus verschiedenen Branchen – von Startups bis zu etablierten Unternehmen. So entwickelst du ein Gespür dafür, wie unterschiedlich Modelle aussehen können und trotzdem funktionieren.
Iteratives Feedback
Nach jedem Modul bekommst du Rückmeldung zu deinen Modellen. Nicht nur technisch, sondern auch inhaltlich: Sind deine Annahmen nachvollziehbar? Ist das Modell für andere verständlich?
Was du konkret lernst
Viele Kurse versprechen dir alles auf einmal. Wir konzentrieren uns auf das, was im Berufsalltag wirklich gebraucht wird – und was dir später niemand mehr erklären wird.
Du baust Drei-Jahres-Prognosen, testest Sensitivitäten und lernst, wie man Modelle so strukturiert, dass andere damit arbeiten können. Das klingt trocken, ist aber der Unterschied zwischen einem Modell, das genutzt wird, und einem, das in der Ablage verschwindet.
- DCF-Bewertungen für verschiedene Unternehmenstypen
- Szenarioanalysen mit variablen Annahmen
- Dokumentation und Präsentation deiner Ergebnisse
- Fehlersuche in bestehenden Modellen
Werkzeuge und Techniken im Fokus
Excel bleibt unser Hauptwerkzeug
Ja, es gibt neuere Tools. Aber in den meisten Unternehmen läuft Finanzmodellierung noch immer über Excel. Deshalb konzentrieren wir uns darauf – mit fortgeschrittenen Funktionen, die du vielleicht noch nicht kennst.
Du arbeitest mit dynamischen Bereichen, INDEX-VERGLEICH-Kombinationen und lernst, wie du Makros sinnvoll einsetzt, ohne dein Modell unnötig komplex zu machen. Außerdem zeigen wir dir, wie du Fehler vermeidest, die später schwer zu finden sind.
Gegen Ende des Programms schauen wir uns auch Python-basierte Ansätze an – nicht als Ersatz, sondern als Ergänzung für größere Datenmengen oder automatisierte Aktualisierungen.
Zeitlicher Ablauf des Programms
Unser nächster Durchgang startet im September 2026. Die Anmeldung öffnet im Juni.
Wochen 1–4: Grundlagen
Bilanzstrukturen, GuV-Logik, Cashflow-Rechnung. Wir bauen gemeinsam ein erstes einfaches Modell und besprechen typische Stolpersteine.
Wochen 5–8: Prognosemodelle
Du entwickelst Umsatzprognosen basierend auf historischen Daten und Marktannahmen. Wir diskutieren, wie realistisch deine Annahmen sind und wo Risiken liegen.
Wochen 9–12: Bewertungsmethoden
DCF, Multiples, Vergleichsanalysen – du lernst verschiedene Ansätze kennen und wann welcher Sinn ergibt. Praktische Übungen mit echten Unternehmensdaten.
Wochen 13–16: Abschlussprojekt
Du baust ein vollständiges Modell für ein fiktives Unternehmen, präsentierst deine Ergebnisse und bekommst detailliertes Feedback von uns und anderen Teilnehmern.
Ich hatte vorher schon mit Excel gearbeitet, aber nie wirklich strukturiert. Hier habe ich gelernt, wie man Modelle baut, die andere verstehen – und das ist goldwert, wenn man später im Team arbeitet. Die Fallbeispiele waren realistisch, und das Feedback hat mir geholfen, meine Denkweise zu ändern.
Lennart Diekmann
Absolvent 2024, jetzt im Corporate Finance
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