So meisterst du Financial Modeling für deine Finance-Karriere

Du willst mit einer Karriere in Finance durchstarten? Dann wirst du an Financial Modeling wahrscheinlich nicht vorbeikommen. Egal ob Investment Banking, Private Equity oder Corporate Finance: wer Deals analysieren, Unternehmen bewerten oder strategische Entscheidungen vorbereiten will, benötigt diesen Skill. Wie der Name schon sagt, geht es beim Financial Modeling darum, ein Unternehmen in Form eines digitalen, vereinfachten Modells abzubilden, mit Blick auf die Vergangenheit, Gegenwart und mögliche Zukunft.

Solche virtuellen Abbilder der finanziellen Situation helfen dabei, verschiedene „Was-wäre-wenn“-Szenarien durchzuspielen und so fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Zum Beispiel lassen sich Fragen beantworten wie:

• Wie verändert sich unser Gewinn, wenn wir die Preise um 5 % erhöhen?
• Welche finanziellen Auswirkungen hätte eine geplante Fusion?

Wenn du Financial Modeling beherrschst, kannst du komplexe Finanzdaten analysieren, Trends und Potenziale erkennen und deine Erkenntnisse verständlich an Entscheider:innen weitergeben. In diesem Guide erfährst du, was du dafür wissen musst und wie du dir die Skills Schritt für Schritt aneignest. Los geht’s!

Wie funktionieren Financial Models?

Financial Models funktionieren im Grunde wie smarte Taschenrechner, nur deutlich komplexer und strategischer einsetzbar. Auch wenn jedes Modell ein bisschen anders aufgebaut ist, folgen die meisten demselben Grundprinzip mit drei zentralen Bausteinen: Inputs, Berechnungen und Outputs.

Im Input-Bereich trägst du alle relevanten Annahmen ein, also historische Finanzdaten und deine Einschätzungen zur zukünftigen Entwicklung des Unternehmens. Diese „Was-wäre-wenn“-Szenarien beeinflussen maßgeblich, was am Ende im Modell herauskommt. Typische Inputs sind zum Beispiel erwartete Umsatzwachstumsraten, Diskontierungs- oder Zinssätze. In vorgefertigten Modellen sind die Eingabefelder oft farblich markiert, damit du sie schnell erkennst und anpassen kannst.

Anschließend kommt der Berechnungs-Teil: Hier werden die Annahmen mithilfe von Formeln miteinander verknüpft und daraus zentrale Kennzahlen wie Umsatz, Kosten, Gewinn, Cashflow oder Bilanzwerte abgeleitet. In der Regel gehören dazu auch detaillierte Übersichten zu Abschreibungen, Schulden oder Working Capital.

Im Output-Bereich siehst du schließlich die Ergebnisse, in Form von prognostizierten Finanzkennzahlen und wichtigen KPIs. Dazu gehören beispielsweise Profitabilitätskennzahlen, Verschuldungsgrade oder Bewertungsmultiples. Mit diesen Auswertungen kannst du direkt nachvollziehen, wie sich bestimmte Annahmen auf das Gesamtbild auswirken und gezielt mit verschiedenen Szenarien spielen.
 

Welche Arten von Financial Models gibt es?

Es gibt viele verschiedene Arten von Financial Models – je nachdem, welche Frage du beantworten willst. Hier sind die gängigsten Modelle, die dir in der Praxis begegnen werden:

• Three-Statement Model: Dieses Modell verknüpft GuV, Bilanz und Cashflow-Statement mithilfe von Excel-Formeln. So kannst du direkt sehen, wie sich Änderungen in einem Bereich auf die anderen auswirken.

• Discounted Cash Flow (DCF) Model: Ein Klassiker zur Unternehmensbewertung. Es schätzt den aktuellen Wert eines Unternehmens oder Investments, basierend auf den erwarteten zukünftigen Cashflows, abgezinst mit dem WACC (Weighted Average Cost of Capital).

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• M&A Accretion/Dilution Model: Wird genutzt, um zu analysieren, ob eine geplante Übernahme oder Fusion den Gewinn pro Aktie erhöht oder senkt, also ob sie „wertsteigernd“ oder „verwässernd“ wirkt.

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• IPO Model: Bewertet ein Unternehmen im Vorfeld eines Börsengangs. Es kombiniert meist eine Peer-Group-Analyse mit den Erwartungen potenzieller Investor:innen.

• Leveraged Buyout (LBO) Model: Ein zentrales Tool im Private Equity. Es zeigt, wie sich ein Unternehmenszukauf mit hohem Fremdkapitalanteil auf Rendite und Risiko auswirkt.

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• Sum-of-the-Parts Model: Dieses Modell betrachtet die verschiedenen Geschäftsbereiche eines Unternehmens einzeln und bewertet sie separat. Der Gesamtwert ergibt sich aus der Summe der Teile.
• Consolidation Model: Wird verwendet, um die Finanzzahlen eines Mutterunternehmens mit denen seiner Tochtergesellschaften zusammenzuführen, um einen einheitlichen Gesamtüberblick zu erhalten.
• Budget Model: Typisch im Bereich FP&A (Financial Planning & Analysis). Damit lassen sich Einnahmen und Ausgaben über einen bestimmten Zeitraum planen und überwachen.
• Forecasting Model: Dient dazu, die zukünftige finanzielle Entwicklung auf Basis historischer Daten und aktueller Trends zu prognostizieren. Ideal, um Forecasts mit dem Budget abzugleichen.
   

So baust du ein Financial Model auf

Ein gutes Financial Model folgt einem klaren Prozess. Dabei geht es nicht nur darum, Formeln in Excel zu tippen, sondern vor allem darum, strategische Fragen zu beantworten und fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Im Folgenden zeigen wir dir, wie du von der Problemstellung bis zur finalen Analyse Schritt für Schritt vorgehst.

Schritt 1: Definiere das Ziel.

Bevor du loslegst, musst du dir überlegen, worum es im Modell überhaupt gehen soll. Möchtest du die Zukunft eines Unternehmens prognostizieren? Einen Deal bewerten? Oder eine Investitionsentscheidung absichern? Deine Zielsetzung bestimmt, wie komplex das Modell wird, welche Inputs du brauchst und welche Outputs sinnvoll sind.

Wenn du zum Beispiel herausfinden willst, ob sich eine Übernahme lohnt und zu welchem Preis, könnten zentrale Fragen sein:

• Wie hoch ist der potenzielle Synergieeffekt?
• Wie sehen die kombinierten Finanzzahlen aus?
• Welcher Kaufpreis ist maximal gerechtfertigt?

Solche Fragen führen dann ganz automatisch zu einem passenden Modell, in dem Fall zum Beispiel einem M&A-Modell mit Accretion/Dilution-Analyse.

Schritt 2: Recherchiere und sammle Daten.

Im nächsten Schritt geht’s ans Datensammeln. Du brauchst historische Finanzdaten, also GuV, Bilanz und Cashflow-Statements und das idealerweise über mehrere Jahre. Dazu kommen Branchenreports, Marktanalysen und Informationen über Wettbewerber. Je besser deine Datenbasis, desto belastbarer sind deine Annahmen und Projektionen.

Achte beim Durchgehen auf Muster, saisonale Effekte oder Wachstumstrends. All das hilft dir später beim Modellieren.

Schritt 3: Lege die Struktur im Spreadsheet an.

Wenn du weißt, welchen Modelltyp du brauchst, zum Beispiel ein Three-Statement-Modell oder ein DCF-Modell, kannst du mit dem Aufbau starten. Je nach Zweck und Detailtiefe kann die Struktur variieren. Wichtig ist, dass du dein Modell sauber gliederst: typischerweise in Tabs oder Sektionen für Inputs, Berechnungen und Outputs.

Du kannst mit einem leeren Sheet starten oder ein Template nutzen. Das spart Zeit und sorgt für Klarheit. Entscheidend ist, dass alles logisch aufgebaut und leicht nachvollziehbar ist.

Schritt 4: Pflege Annahmen und Inputs ein.

Jetzt trägst du alle historischen Daten in die vorgesehene Eingabemaske ein, meist in einen eigenen Tab wie „Historical Data“. Danach erstellst du deine Annahmen für die Zukunft: realistische Prognosen zu Umsatzwachstum, Kostenentwicklung, Investitionen usw. Dafür nutzt du historische Trends, Branchen-Benchmarks und, wenn vorhanden, Guidance aus dem Management.

Wichtig: Dokumentiere, wie du auf deine Annahmen kommst und woher deine Daten stammen. Das macht dein Modell nachvollziehbar und später leichter aktualisierbar.

Schritt 5: Baue den Berechnungsteil auf.

Wenn Inputs und Annahmen stehen, kommt der „Engine Room“: die Berechnungen. Du verknüpfst deine Inputs mithilfe von Formeln mit den Finanzkennzahlen in GuV, Bilanz und Cashflow-Statement.

Worauf es ankommt:

• Verknüpfung: Die Statements müssen logisch zusammenhängen, zum Beispiel sollten Umsatzannahmen automatisch Auswirkungen auf Gewinn und Cashflow haben.
• Dynamik: Das Modell sollte auf Änderungen reagieren. Wenn du zum Beispiel die Wachstumsrate änderst, müssen sich alle betroffenen Kennzahlen automatisch anpassen.

Schritt 6: Baue Szenarien und Sensitivitäten ein.

Ein gutes Financial Model ist nicht statisch, es ist ein Tool für Entscheidungen. Deshalb solltest du verschiedene Szenarien und Sensitivitätsanalysen integrieren. So kannst du testen, wie sich zentrale Variablen, wie beispielsweise Preise, Kosten oder Zinssätze, auf die Ergebnisse auswirken.

Wichtig ist auch, dass du erkennst, welche Inputs den größten Einfluss haben. Dadurch lassen sich Risiken besser einschätzen und begründete Entscheidungen treffen.

Schritt 7: Prüfe und überarbeite das Modell.

Zum Schluss ist es wichtig, dass du alles umfangreich testest. Passt die Logik? Stimmen die Formeln? Ist alles konsistent und vollständig? Frag dich: „Ergeben die Outputs Sinn? Auch im Hinblick auf Bilanzlogik und finanzielle Zusammenhänge?“

Hol dir im Zweifel Feedback von anderen und nutze es, um dein Modell zu verbessern. Und denk dran: Ein Financial Model ist nie ganz fertig. Es muss regelmäßig aktualisiert und weiterentwickelt werden, wenn sich das Geschäft oder das Marktumfeld verändert.

Wie du Financial Modeling lernst

Financial Modeling lernst du nicht in einer Stunde, zumindest nicht, wenn du es wirklich drauf haben willst. Um sicher eigene Modelle bauen zu können, brauchst du ein gutes Fundament, solide Excel-Skills, passende Lernquellen und ganz viel Übung.

Starte mit den Grundlagen.

Bevor es an komplexe Modelle geht, solltest du die Basics verstehen. Wenn du ein gutes Fundament hast, fallen dir fortgeschrittene Übungen später deutlich leichter. Dazu gehört vor allem:

• die verschiedenen Modelltypen und wie sie aufgebaut sind.
• wofür sie jeweils eingesetzt werden.
• wie sich die Modelle voneinander unterscheiden.

Außerdem solltest du dich gut mit den drei zentralen Finanzberichten auskennen, also GuV, Bilanz und Cashflow-Statement und verstehen, wie sie zusammenhängen. Auch grundlegende Kennzahlen wie ROI, ROE oder das Debt-to-Equity-Verhältnis solltest du sicher anwenden können. Und: ein solides Verständnis für Rechnungslegungsstandards (z. B. nach GAAP oder IFRS) ist ebenfalls wichtig. 

Baue dein Excel-Know-how auf.

Die meisten Financial Models werden in Excel gebaut. Deshalb sind gute Excel-Skills Voraussetzung. Konzentriere dich auf:

• wichtige Formeln wie SUM, AVERAGE, VLOOKUP (bzw. XLOOKUP).
• Tools zur Datenanalyse wie Pivot-Tabellen und Diagramme.
• saubere Formatierung, damit deine Modelle übersichtlich und nachvollziehbar bleiben.

Wähle passende Lernquellen.

Sobald du die Grundlagen drauf hast, überlege dir, wie du weitermachen willst. Es gibt unzählige Online-Kurse, Bücher, Zertifizierungen und Tutorials. Such dir hier das Format aus, das zu deinem Lernstil passt. Gute Ressourcen führen dich Schritt für Schritt durch den Modellaufbau und helfen dir, die Theorie mit der Praxis zu verbinden.

Übe umfangreich für dich selbst.

Theorie ist wichtig, aber ohne Praxis kommst du nicht weit. Schau dir am Anfang ruhig bestehende Templates an, um ein Gefühl für Struktur, Formeln und Aufbau zu bekommen. Analysiere, wie gute Modelle aufgebaut sind und worauf es bei der Präsentation ankommt.

Danach geht’s ans Selberbauen: Nutze historische Daten echter Unternehmen und fang mit einem einfachen Three-Statement Model an. Wenn das sitzt, kannst du nach und nach komplexere Features wie Szenarioanalysen oder Sensitivity-Analysen einbauen.

 

Typische Fehler im Financial Modeling und wie du sie vermeidest

Wenn du Financial Models aufbauen willst, die wirklich überzeugen, solltest du ein paar typische Fehler kennen und bewusst vermeiden:

• Unrealistische Annahmen: Oft liegt der Fehler schon am Anfang: Wenn du zum Beispiel übertriebene Wachstumsraten oder zu optimistische Kostenentwicklungen annimmst, wird das gesamte Modell unbrauchbar. Deshalb: Stütze deine Annahmen immer auf historische Daten, Branchenanalysen und, wenn möglich, Einschätzungen von Expert:innen.
• Formel-Fehler: Ein kleiner Fehler in der Formel und schon stimmen alle folgenden Berechnungen nicht mehr. Achte darauf, deine Formeln sorgfältig zu prüfen, konsistent zu arbeiten und Referenzen richtig zu setzen. Nutze Excel-Tools wie die Formelauditierung, um Fehler schneller zu finden.
• Fehlende Nachvollziehbarkeit: Wenn nicht klar ist, wie dein Modell aufgebaut ist, also welche Annahmen du triffst oder wie du rechnest, wird es schwer, es zu verstehen oder zu überprüfen. Deshalb solltest du deine Annahmen, Rechenwege und Logik immer klar dokumentieren, zum Beispiel mit Kommentaren oder kurzen Erläuterungen in den Zellen.
• Keine Sensitivitätsanalyse: Viele lassen diesen Schritt weg, dabei ist er entscheidend: Nur wenn du testest, wie sich Änderungen bei zentralen Variablen (z. B. Wachstum, Preise, Kosten) auf das Ergebnis auswirken, kannst du die Robustheit deines Modells einschätzen. Sensitivitätsanalysen helfen dir dabei, die wichtigsten Stellhebel zu erkennen.
• Modell wird nicht aktualisiert: Ein Modell ist nie fertig. Wenn sich im Unternehmen oder am Markt etwas ändert und du dein Modell nicht anpasst, verlierst du schnell die Aussagekraft deiner Ergebnisse. Deshalb solltest du regelmäßig prüfen, ob das Modell noch aktuell ist, und es bei Bedarf anpassen.

Key Takeaways

Financial Modeling ist eine zentrale Fähigkeit für viele Jobs im Finance-Bereich, besonders im Investment Banking und Private Equity. Wenn du ein Modell baust, erstellst du im Grunde eine digitale Abbildung eines Unternehmens, auf Basis von Zahlen, Formeln und fundierten Annahmen.

Solche Modelle helfen dabei, verschiedene „Was-wäre-wenn“-Szenarien durchzuspielen und damit bessere Entscheidungen zu treffen, etwa bei Finanzierungen, der Ressourcenplanung oder strategischen Weichenstellungen.

Um Financial Modeling wirklich zu beherrschen, brauchst du sowohl theoretisches Wissen als auch praktische Erfahrung. Such dir passende Lernquellen aus und übe so viel wie möglich. Die meisten Modelle baust du in Excel, aber es gibt auch spezialisierte Tools, wenn du tiefer einsteigen willst.