Unser Ansatz zur Rentabilitätsanalyse
Bei orathenquiva entwickeln wir seit 2019 innovative Methoden zur Finanzanalyse, die auf wissenschaftlicher Forschung und praktischer Erfahrung basieren.
Unsere wissenschaftliche Methodik
Unsere Herangehensweise unterscheidet sich grundlegend von herkömmlichen Analyseverfahren. Wir kombinieren quantitative Datenanalyse mit qualitativen Marktbeobachtungen und entwickeln dabei Modelle, die sowohl kurzfristige Schwankungen als auch langfristige Trends berücksichtigen.
Das Besondere an unserem Verfahren liegt in der Integration verschiedener Datenquellen. Während andere Plattformen oft nur historische Zahlen betrachten, beziehen wir aktuelle Marktdynamiken, saisonale Faktoren und branchenspezifische Besonderheiten mit ein. Diese Methode entstand aus der Zusammenarbeit mit Wirtschaftsforschern der Universität Köln zwischen 2020 und 2023.
Dr. Marlene Kessler
Leiterin Forschung & Entwicklung
Forschungshintergrund und Entwicklung
Die Grundlagen unserer Analysemethoden entstanden während meiner Promotion an der Wirtschaftsuniversität Wien, wo ich mich intensiv mit Prognoseverfahren für mittelständische Unternehmen beschäftigte. Dabei fiel mir auf, dass traditionelle Bewertungsmodelle oft an der Realität vorbeigingen.
2019 begann ich gemeinsam mit meinem Team, ein alternatives Framework zu entwickeln. Statt nur auf vergangene Performance zu schauen, wollten wir verstehen, welche externen Faktoren wirklich Einfluss auf die Rentabilität haben. Das war der Startschuss für orathenquiva.
- Entwicklung eigener Algorithmen zur Mustererkennung in Finanzdaten
- Integration von Makroökonomie und Mikroanalyse in einem System
- Berücksichtigung von Nachhaltigkeitsfaktoren bei der Rentabilitätsbewertung
- Kontinuierliche Validierung durch Langzeitstudien seit 2021
Was macht unseren Ansatz einzigartig?
Während die meisten Finanzanalyseplattformen reaktiv arbeiten, verfolgen wir einen proaktiven Ansatz. Unsere Modelle identifizieren Trends, bevor sie in den üblichen Kennzahlen sichtbar werden. Das erreichen wir durch die Analyse von Frühindikatoren aus verschiedensten Bereichen.
Ein Beispiel: Wenn wir die Rentabilität eines Einzelhandelsunternehmens bewerten, schauen wir nicht nur auf Umsatz und Kosten, sondern auch auf lokale Entwicklungen, demografische Veränderungen und sogar Wetterdaten der vergangenen Jahre.
Multidimensionale Analyse
Über 120 verschiedene Datenpunkte fließen in jede Bewertung ein, von klassischen Finanzkennzahlen bis zu innovativen Marktindikatoren.
Echtzeitanpassung
Unsere Algorithmen lernen kontinuierlich dazu und passen sich verändernden Marktbedingungen automatisch an.
Branchenspezifische Modelle
Jede Branche hat ihre eigenen Charakteristika - unsere Modelle berücksichtigen diese spezifischen Besonderheiten.
Transparenz
Im Gegensatz zu Black-Box-Systemen können Sie nachvollziehen, wie unsere Einschätzungen zustande kommen.