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Bei der Ermittlung von Ursachen wird auch
angenommen, dass alle Verantwortlichen un-
voreingenommen vorgehen und versuchen,
eingetretene Abweichungen möglichst voll-
ständig abzuarbeiten. Der ordentlich durchge-
führte Soll-Ist-Vergleich bildet die Grundlage
für die weitere Analyse von verzerrten Erwar-
tungen. Um die einzelnen Bias aufzudecken,
kann das folgende Schema verwendet werden
(vgl. Abbildung 3):
Betrachten wir einige Bias, die die entstande-
nen Abweichungen mitverantwortet haben
können und die anhand des oben dargestellten
Schemas identifiziert wurden.
·
Wer ist für die eingetretene Abweichung
verantwortlich?
·
Wie wahrscheinlich war es zum Zeitpunkt der
Planung, dass so etwas geschehen würde?
·
Wie groß war die eigentliche Auswirkung?
·
War diese Auswirkung größer als im Base-,
Best oder Worst-Case-Szenario erwartet
wurde?
·
Wie verlässlich waren die vorhandenen
entscheidungsrelevanten Informationen zu
dem Zeitpunkt der Planung?
Um den Rückschaufehler zu vermeiden, ist es
empfehlenswert, dass man die Ex-ante-Bewer-
tungen von Risiken aus den zu dem Zeitpunkt
der Planung erstellten Unterlagen extrahiert.
abgelehnt, wohl in der Hoffnung auf ein positi-
ves Urteil des Gerichts. Die Auswertung der In-
terviews hat gezeigt, dass sich das Manage-
ment von UnitedPower sehr lange in der eige-
nen Strategie bestätigt fühlte und Gegenargu-
mente (auch die des externen Beraters) als
kontraproduktiv betrachtete. Diese Fakten
sprechen dafür, dass das Management den
Bestätigungsfehler begangen hat.
Erweiterter Soll-Ist-Vergleich
zur Bias-Identifizierung
Bevor wir zur weiteren Analyse von möglichen
Bias übergehen, möchten wir Ihnen ein Tool
darstellen, das die Identifikation von Bias durch
einen erweiterten Soll-Ist-Vergleich ermöglicht.
In der Abbildung 2 haben wir das vorgeschla-
gene Instrumentarium für den diskutierten Fall
angewendet. Dazu wurden alle Ursachen für
die tatsächlich eingetretenen Abweichungen
beim Management und dem für die Transakti-
on zuständigen Leiter abgefragt und nach ver-
schiedenen Kriterien klassifiziert:
·
Werden die hinter den Ursachen
stehenden Umstände als kontrollierbar bzw.
unkontrollierbar wahrgenommen?
·
Wie sicher konnte die bestimmte Größe
(z. B. ein KPI oder Ergebnis einer Maßnahme)
ermittelt werden?
Abb. 2: Variance Analysis erweitert durch Bias
Abb. 3: Modell zur Aufdeckung von Bias
CM März / April 2018
