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orivaxenthos Finanzmodellierung

Quick Insights Financial Modeling

Kompakte Einblicke und bewährte Praktiken für effiziente Finanzmodellierung – direkt anwendbar in Ihrem Arbeitsalltag

Modellstruktur

Aufbau robuster Finanzmodelle in 2025

15. Januar 2025 4 Min Lesezeit

Die Grundlage jedes erfolgreichen Finanzmodells liegt in einer durchdachten Struktur. Moderne Ansätze berücksichtigen nicht nur mathematische Genauigkeit, sondern auch die praktische Anwendbarkeit im Geschäftsalltag.

Zentrale Erfolgsfaktoren

Modularer Aufbau für einfache Wartung
Konsistente Formatierung und Farbcodierung
Automatisierte Plausibilitätsprüfungen
Flexible Szenario-Mechanismen
Praxiswissen

Häufige Modeling-Fehler vermeiden

12. Januar 2025 3 Min Lesezeit

Selbst erfahrene Analysten machen wiederkehrende Fehler beim Erstellen von Finanzmodellen. Eine systematische Herangehensweise hilft dabei, typische Stolperfallen zu umgehen und die Modellqualität deutlich zu verbessern.

Kritische Bereiche im Fokus

Zirkuläre Bezüge frühzeitig identifizieren
Konsistente Zeitperioden einhalten
Währungsumrechnungen korrekt implementieren
Sensitivitätsanalysen systematisch durchführen

Erweiterte Modeling-Techniken meistern

Vertiefen Sie Ihr Fachwissen in komplexen Finanzmodellierungsansätzen und lernen Sie von Branchenexperten aus der Schweizer Finanzwelt.

Monte Carlo

Simulationsbasierte Risikomodellierung

LBO

Leveraged Buyout Strukturierungen

DCF

Discounted Cash Flow Verfeinerungen

Weiterbildungsprogramm erkunden

Expertenperspektiven 2025

Korbinian Wettstein Portrait

Korbinian Wettstein

Senior Financial Analyst, Zürich

Korbinian arbeitet seit über acht Jahren mit komplexen Bewertungsmodellen in der Schweizer Finanzbranche und spezialisiert sich auf ESG-Integration in traditionelle Finanzmodelle.

Markttrends und Entwicklungen

Interview vom 8. Januar 2025

Die Integration von Nachhaltigkeitsfaktoren in klassische DCF-Modelle wird 2025 zum Standard. Unternehmen, die diese Dimension ignorieren, riskieren systematische Bewertungsfehler.
  • Automatisierung repetitiver Modellierungsschritte durch KI-Tools
  • Verstärkte Fokussierung auf Real-Time-Datenintegration
  • Hybrid-Arbeitsmodelle erfordern neue Kollaborationsansätze