1. Bevölkerung
1.1. Parameter
1.1.1. Parameterboard
1.1.1.1. Wanderungen
1.1.1.1.1. Wanderungssaldo in Altersstufen (Quelle: Destatis)
1.1.1.2. Geburten
1.1.1.2.1. Geburten pro 1000 Einwohner (Quelle: Destatis)
1.1.1.2.2. Geburten pro Frau (Quelle: Destatis)
1.1.1.3. Sterbefälle
1.1.1.3.1. Allgemeine Generationensterbetafel (Quelle: Destatis)
1.2. Simulationsmodell
1.2.1. Zur Berechnung der Bevölkerungsentwicklung werden die Parameter Wanderungen, Geburten und Sterbefälle verwendet, um jeweils den Bevölkerungsstand im Jahr t+1 zu prognostizieren.
1.2.2. Werden Parameter des Modells geändert, so werden diese ausgehend vom heutigen Startwert bis zum Ende des Prognosezeitraums kontinuierlich auf den neu eingestellten Wert geändert.
1.2.3. Alle Simulationen können bis auf Postleitzahlebene vorgenommen werden.
1.3. Regionen
1.3.1. Die Bevölkerungssimulationen werden bis auf Gemeindeebene exakt berechnet. Übergeordnete Regionen setzen sich akkumulativ aus den zugehörigen Unterregionen zusammen.
1.3.1.1. Geschäftsgebiet
1.3.1.1.1. Teilmärkte (Gemeinden)
2. Kunden
2.1. Kunde
2.1.1. Definition und Konventionen
2.1.1.1. "Ein Kunde ist eine Person, welche zum Zeitpunkt des Datenabrufs noch mindestens eine bestehende Kontoverbindung / Produktnutzung hat."
2.1.1.2. Kundensegmentierung
2.1.1.2.1. Erfolgsanalyse Kundengeschäft
2.1.1.2.2. Individuelle Kundensegmentierung
2.1.1.3. Kundenzählweise
2.1.1.3.1. demosim verwendet eine besondere Zählweise der Kunden. Zum Abgleich der allgemeinen demografischen Entwicklung der Bevölkerung mit der des Kundenbestands müssen alle bestehenden Kundenbeziehungen in eine Einzelkundensichtweise transformiert werden.
2.1.2. Parameter
2.1.2.1. Parameterboard "Kunden"
2.1.2.1.1. Wanderungen, Geburten, Sterbefälle (siehe Bevölkerung)
2.1.2.1.2. Kundenspezifische Parameter
2.1.3. Simulationsmodell
2.1.3.1. Zur Berechnung der Kundenentwicklung werden neben den Parametern Wanderungen, Geburten und Sterbefälle auch die institutsspezifischen Werte von Kündigungen bzw. Neukunden verwendet, um jeweils den Kundenstand im Jahr t+1 zu prognostizieren.
2.1.3.2. Werden Parameter des Modells geändert, so werden diese ausgehend vom heutigen Startwert bis zum Ende des Prognosezeitraums kontinuierlich (linear) auf den neu eingestellten Wert geändert.
2.2. Girokontokunde
2.2.1. Definition
2.2.1.1. "Ein Girokunde ist eine Person, welche zum Zeitpunkt des Datenabrufs noch mindestens eine bestehende Girokontoverbindung hat."
2.2.2. Parameter
2.2.2.1. Parameterboard "Giro-Kunden"
2.2.2.1.1. Wanderungen, Geburten, Sterbefälle (siehe Bevölkerung)
2.2.2.1.2. Giro-Kundenspezifische Parameter
2.2.3. Simulationsmodell
2.2.3.1. Zur Berechnung der Giro-Kundenentwicklung werden neben den Parametern Wanderungen, Geburten und Sterbefälle auch die institutsspezifischen Werte von Giro-Kündigungen bzw. Giro-Neukunden verwendet, um jeweils den Giro-Kundenstand im Jahr t+1 zu prognostizieren.
2.3. LBS-Kunde
2.3.1. Definition
2.3.1.1. "Ein LBS‐Kunde ist eine Person, welche zum Zeitpunkt des Datenabrufs einen bestehenden LBS‐Bausparvertrag hat."
2.3.2. Parameter
2.3.2.1. Parameterboard "LBS-Kunden"
2.3.2.1.1. Wanderungen, Geburten, Sterbefälle (siehe Bevölkerung)
2.3.2.1.2. LBS-Kundenspezifische Parameter
2.3.3. Simulationsmodell
2.3.3.1. Zur Berechnung der LBS-Kundenentwicklung werden neben den Parametern Wanderungen, Geburten und Sterbefälle auch die jeweils institutsspezifischen Werte von Bauspar-Kündigungen und Bauspar-Neukunden verwendet, um jeweils den Bausparkundenbestand im Jahr t+1 zuprognostizieren
3. Bestände & Erträge
3.1. Parameter
3.1.1. Parameterboard
3.1.1.1. Wanderungen, Geburten, Sterbefälle (siehe Bevölkerung)
3.1.1.2. Inflation
3.1.1.2.1. Inflationsrate (Quelle: Destatis)
3.1.1.3. Einkommenszuwachs
3.1.1.3.1. Einkommenszuwachs (Quelle: Destatis)
3.1.1.4. Sparquote
3.1.1.4.1. Sparquote (Quelle: Destatis)
3.1.1.5. Rentenparameter (optional)
3.1.1.5.1. Minderung des Rentenniveaus (Quelle: Deutsche Rentenversicherung Bund)
3.1.1.5.2. Anteil der gesetzlichen Rentenversicherung (GRV) am Einkommen (Quelle: Deutsche Rentenversicherung Bund)
3.1.1.5.3. Durchschnittliches Rentenzugangsalter (Quelle: Deutsche Rentenversicherung Bund)
3.1.1.6. Kundenspezifische Parameter (Neukunden, Kündigungen siehe Kunden)
3.2. Simulationsmodell
3.2.1. Simulationsmodell Bestände
3.2.1.1. Annahmen
3.2.1.1.1. Die heutigen Durchschnittsvolumina im Lebenszyklus je Produktgruppe werden auch für die Zukunft unterstellt. Diese Annahme kann getroffen werden, da sich Vermögensaufbau und Konsum im Lebenszyklus wenn überhaupt nur marginal verschieben werden (Beispiel hier: durchschnittliche Aktiva pro Lebensjahr).
3.2.1.2. Berechnung
3.2.1.2.1. Bei der Simulation der Bestände werden je Produktgruppe die Durchschnittsvolumina im Lebenszyklus mit der Kundenzahl je Altersjahr multipliziert. Auf diese Weise lassen sich die zu erwartenden Bestände je Produktgruppe für jedes Simulationsjahr ermitteln.
3.2.2. Simulationsmodell Erträge
3.2.2.1. Annahmen
3.2.2.1.1. Die heutigen Durchschnittserträge im Lebenszyklus je Produktgruppe werden auch für die Zukunft als invariant unterstellt. Die heutigen Durchschnittserträge im Lebenszyklus je Produktgruppe werden aus der Erfolgsanalyse Kundengeschäft herangezogen, da diese aus den Rohdaten nicht zu ermitteln sind (Margenkonstanz).
3.2.2.2. Berechnung
3.2.2.2.1. Bei der Simulation der Erträge werden je Produktgruppe die Durchschnittserträge (Zinskonditionenbeitrag, Provisionsertrag) im Lebenszyklus mit der Kundenzahl je Altersjahr multipliziert. Auf diese Weise lassen sich die zu erwartenden Erträge je Produktgruppe für jedes Simulationsjahr ermitteln.
3.3. Bestände
3.3.1. Bestände je Produktgruppe
3.3.1.1. Aktiva
3.3.1.1.1. Sonstige Aktiva
3.3.1.1.2. Kontokorrent
3.3.1.2. Passiva
3.3.1.2.1. Sonstige Passiva
3.3.1.2.2. Sichteinlagen
3.3.1.3. LBS
3.3.1.3.1. Bausparen
3.3.1.3.2. Baudarlehen
3.3.1.4. Provinzial
3.3.1.4.1. Anzahl Versicherungen der Altersklassen 0 bis 100.
3.3.1.5. Depots
3.3.1.5.1. Deka Depots
3.3.1.5.2. DWP Depots
3.3.1.5.3. Depot Gesamt
3.4. Erträge
3.4.1. Erträge je Produktgruppe
3.4.1.1. Zinskonditionenbeitrag (nur bei Verwendung der Erfolgsanalyse Kundengeschäft).
3.4.1.1.1. Beispiel Zinskonditionenbeitrag Passiva
3.4.1.2. Provisionerträge (nur bei Verwendung der Erfolgsanalyse Kundengeschäft).
3.4.1.2.1. Beispiel Provisionsertrag "Versicherungen"
3.4.1.3. Risikoneutraler DB II
3.4.1.3.1. Beispiel risikoneutraler DB II Sichteinlagen. Der risikoneutrale DBII ist die Addition von Zinskonditionenbeitrag und Provisionsertrag.
4. Allgemein
4.1. Funktionsübersicht
4.1.1. Dashboard
4.1.1.1. Das Dashboard dient zum schnellen Überblick über die wesentlichen Veränderungen bei Bevölkerung, Kunden und Beständen.
4.1.2. Bevölkerungssimulation
4.1.2.1. Im Menü Bevölkerung sind Simulationen der Bevölkerungsentwicklung im Geschäftsgebiet sowie der Untergebiete dargestellt.
4.1.3. Kundensimulation
4.1.3.1. Im Menü Kunden lassen sich Simulationen für den gesamten Kundenbestand, für Kunden mit Wohnsitz im und außerhalb des Geschäftsgebiets, sowie für Kunden der beiden Kundensegmente "Privatkunden" und "Individualkunden/Private Banking Kunden"* vornehmen.
4.1.3.2. *Die Segmente Individualkunden und Private Banking wurden zusammengefasst, um statistisch valide Grundgesamtheiten für die Simulation zu erhalten.
4.1.4. Girokundensimulation
4.1.4.1. Im Menü Giro-Kunden lassen sich Simulationen für den gesamten Giro-Kundenbestand, für Giro-Kunden mit Wohnsitz im und außerhalb des Geschäftsgebiets, sowie für Giro-Kunden der beiden Kundensegmente "Privatkunden" und "Individualkunden/Private Banking Kunden"* vornehmen.
4.1.4.2. *Die Segmente Individualkunden und Private Banking wurden zusammengefasst, um statistisch valide Grungesamtheiten zur Simulation zu erhalten.
4.1.5. Simulation von Beständen und Erträgen
4.1.5.1. Im Menüpunkt Bestände und Erträge finden sich Fortschreibungen der aktuellen Bestände aller Produktgruppen.
4.1.6. Szenariorechner
4.1.6.1. Mit Hilfe des Szenariorechners können beliebige Szenarien mit dem Standardszenario verglichen werden.
4.1.7. Regionalvergleich
4.1.7.1. Der Regionalvergleich ist hilfreich, um Teilgeschäftsgebiete oder Filialbereiche zu vergleichen und Cluster mit ähnlichen Werten zu bilden.
4.1.8. Hilfe
4.1.8.1. Im Reiter Hilfe finden sich lnformationen zur Datenverarbeitung und eine Kurzanleitung zur Verwendung von demosim.
4.2. Datenabruf
4.2.1. Select
4.2.1.1. Demosim_1
4.2.1.1.1. Dieser Select greift alle Personen und Konten im aktuellen Bestand ab.
4.2.1.2. Demosim_2
4.2.1.2.1. Dieser Select greift alle Personen und Konten im aktuellen Bestand mit Kontoschließungsdatum ab.
4.2.1.3. Demosim_3
4.2.1.3.1. Dieser Select greift alle Informationen bzgl. Bausparen und Baudarlehen ab.
4.2.1.4. Demosim_4
4.2.1.4.1. Dieser Select greift alle Informationen bzgl. des Provinzialversicherungsbestandes ab.
4.2.1.5. Demosim_5
4.2.1.5.1. Dieser Select erzeugt alle Informationen zu Sterbedaten.
4.2.1.6. Demosim_6
4.2.1.6.1. Dieser Select ruft Informationen bzgl. der Erfolgsanalyse Kundengeschäft ab.
4.2.1.7. Demosim_KUT
4.2.1.7.1. Dieser Select ruft Informationen zu der internen/individuellen Kundensegmentierung ab.
4.3. Datenschutz / Sicherheit / Hilfe
4.3.1. Durch die Pseudonymisierung der Daten unterliegen die zur Bereitstellung von demosim herausgegebenen Daten nicht dem Datenschutzgesetz. Die demosim Anwendung erfüllt alle Voraussetzungen der Finanz Informatik im Bezug auf Mandantenfähigkeit, Datenschutz und Sicherheit.
4.3.2. OPDV-Freigabe
4.3.2.1. Für die jetzige Form des Datenabrufs (Selects) wurde die OPDV-Freigabe erteilt. Die demosim Anwendung ist eine Web-Anwendung ohne direkte Schnittsstelle zu den Systemen der Sparkassen.
5. Szenario
5.1. Parameter (siehe Bestände & Erträge)
5.1.1. Parameterboard
5.2. Simulationsmodell (siehe Bestände & Erträge)
5.3. Betrachtungsweisen
5.3.1. Komprimierte Ergebnisdarstellung
5.3.1.1. Beispiel Best Case. Die Auswirkung des vom Anwender individuell angepassten Szenarios werden in Tabellenform dargestellt.
5.3.2. Erwartetes jährliches Netto-Neugeschäft
5.3.2.1. Beispiel Best Case. Das erwartete jährliche Netto-Neugeschäft wird in Tabellenform dargestellt. Das individuell angepasste Szenario wird dabei berücksichtigt.
5.3.3. Planzahlen Neukunden/Kündigungen
5.3.3.1. Beispiel Best Case. Die prognostizierten Planzahlen für Neukunden und Kündigungen können für ein ausgewähltes Jahr betrachtet werden. Das individuell angepasste Szenario wird dabei berücksichtigt.