Studentenprojekte: Wo Finanztheorie auf echte Zahlen trifft

Bei uns arbeiten Studierende nicht an Fantasiezahlen. Sie entwickeln Prognosemodelle für reale Unternehmen, analysieren Marktdaten und erstellen Finanzberichte, die tatsächlich verwendet werden. Das macht den Unterschied zwischen Lehrbuch und Praxis aus.

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Projekte mit echtem Mehrwert

Jedes Semester arbeiten unsere Teilnehmer an konkreten Aufgabenstellungen. Manche davon kommen von kleinen Betrieben aus der Region, andere von größeren Organisationen. Allen gemeinsam ist: Die Ergebnisse werden wirklich gebraucht.

Studierende bei der Projektarbeit an Finanzprognosen

Wie so ein Projekt abläuft

Ein lokales Handelsunternehmen brauchte Hilfe bei der Cashflow-Planung für die nächsten zwei Jahre. Keine einfache Excel-Tabelle, sondern ein Modell, das verschiedene Szenarien durchspielt und mit historischen Daten arbeitet.

Drei Studierende haben sich dem angenommen. Sie haben sich mit den Geschäftsführern getroffen, Daten gesichtet, Annahmen hinterfragt. Nach sechs Wochen stand ein Modell, das nicht nur funktionierte – es zeigte auch Schwachstellen auf, die vorher niemand auf dem Schirm hatte.

Das Unternehmen nutzt das Modell heute noch. Und die drei? Haben verstanden, dass Finanzprognosen nicht nur Formeln sind, sondern auch viel mit Kommunikation und gesundem Menschenverstand zu tun haben.

Vielfalt der Themen

Von Budgetplanung bis Risikoanalyse – unsere Projekte decken verschiedene Bereiche der Finanzwelt ab. Manchmal geht es um Investitionsentscheidungen, manchmal um Kostenstrukturen oder Liquiditätssteuerung. Wichtig ist, dass jedes Projekt einen klaren Bezug zur Realität hat.

Die Aufgaben kommen aus unterschiedlichen Branchen. Einzelhandel, Produktion, Dienstleistung – jeder Sektor bringt eigene Herausforderungen mit sich. Das macht die Arbeit interessant und zeigt, wie breit das Feld der Finanzanalyse wirklich ist.

Finanzielle Datenanalyse und Modellentwicklung

Was Teilnehmer dazu sagen

Mika Lindgren

Projekt: Investitionsanalyse für Produktionsausbau

Am Anfang dachte ich, wir erstellen einfach ein paar Kennzahlen. Dann habe ich gemerkt, wie komplex so eine Entscheidung wirklich ist. Welche Kosten sind fix, welche variabel? Wie bewertet man Risiken, die vielleicht eintreten, aber eben auch nicht?

Das Gespräch mit dem Produktionsleiter hat mir die Augen geöffnet. Der kannte seine Zahlen, aber hatte keine Struktur, um verschiedene Szenarien durchzurechnen. Wir haben ihm geholfen, genau das zu tun. Am Ende stand eine Empfehlung, die auf Daten basierte und nicht auf Bauchgefühl.

Elowen Thistlewood

Projekt: Liquiditätsplanung für Gastronomiebetrieb

Ich hatte vorher null Ahnung von Gastronomie. Aber genau das war spannend – in eine völlig fremde Branche einzutauchen und herauszufinden, wie die Geldströme dort funktionieren.

Der Betrieb hatte Probleme mit saisonalen Schwankungen. Im Sommer lief alles super, im Winter wurde es eng. Wir haben ein Modell gebaut, das zeigt, wie viel Liquiditätsreserve nötig ist und ab wann es kritisch wird. Das klingt simpel, aber wenn man alle Faktoren berücksichtigt, wird es schnell komplex.

So läuft die Teilnahme ab

Projektauswahl und Einführung

Zu Semesterbeginn stellen wir die verfügbaren Projekte vor. Ihr wählt aus, was euch interessiert, und bildet kleine Teams. Dann gibt es eine Einführung – was ist das Unternehmen, was ist die Fragestellung, welche Daten stehen zur Verfügung.

Recherche und Datenanalyse

Jetzt wird es konkret. Ihr taucht in die Zahlen ein, sprecht mit Ansprechpartnern aus dem Unternehmen, stellt Fragen. Oft merkt man in dieser Phase, dass die ursprüngliche Fragestellung präzisiert werden muss – und genau das gehört dazu.

Modellentwicklung und Auswertung

Mit den gesammelten Informationen baut ihr euer Modell oder eure Analyse. Das ist der technische Kern des Projekts. Hier kommen alle Werkzeuge zum Einsatz, die ihr im Programm gelernt habt – von Excel über statistische Methoden bis zu Prognosetechniken.

Präsentation und Feedback

Am Ende präsentiert ihr eure Ergebnisse – dem Unternehmen und uns. Das ist oft der spannendste Teil, weil man sieht, wie die Arbeit aufgenommen wird. Manche Erkenntnisse überraschen, andere bestätigen Vermutungen. Wichtig ist: Ihr lernt, komplexe Zusammenhänge verständlich zu erklären.

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