Warum Investitionsentscheidungen systematisch ökonomisch suboptimal sind

Investitionsentscheidungen gehören zu den zentralen Aufgaben des Controllings. Unternehmen investieren jährlich erhebliche Mittel in Produktionsanlagen, IT-Systeme, Infrastruktur oder strategische Projekte. Ziel dieser Investitionen ist es, langfristig Wert zu schaffen und die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens zu sichern.

Trotz umfangreicher Analysen und detaillierter Business Cases zeigt die Forschung, dass Investitionsentscheidungen in der Praxis häufig nicht optimal sind. Projekte werden priorisiert, Budgets verteilt und Strategien beschlossen – doch rückblickend zeigt sich häufig, dass alternative Projektkombinationen einen höheren wirtschaftlichen Nutzen erzeugt hätten.

Die Ursachen für diese systematischen Fehlentscheidungen liegen in zwei grundlegenden Faktoren:

1. kognitive Verzerrungen im Entscheidungsprozess, wie sie die Behavioral Economics beschreibt
2. mathematische Komplexität (2^N) bei der Auswahl von Projektportfolios, ein klassisches Problem der Kombinatorische Optimierung

Während Behavioral Economics erklärt, warum Menschen systematisch nicht vollständig rational entscheiden, zeigt die kombinatorische Optimierung, warum viele Entscheidungsräume praktisch nicht vollständig analysiert werden können.

Behavioral Economics: Warum Manager systematisch falsch entscheiden

Die Forschung der Behavioral Economics hat in den letzten Jahrzehnten gezeigt, dass wirtschaftliche Entscheidungen in der Realität stark von psychologischen Faktoren beeinflusst werden.

Für diese Erkenntnisse wurden mehrere Nobelpreise verliehen. Besonders hervorzuheben sind die Arbeiten von Daniel Kahneman, der für seine Forschung zur Entscheidungspsychologie und zur Integration psychologischer Erkenntnisse in die Wirtschaftswissenschaften den Nobelpreis für
Wirtschaftswissenschaften erhielt, sowie von Richard Thaler, der für seine Beiträge zur Behavioral Economics ausgezeichnet wurde.

Ihre Forschung zeigt, dass wirtschaftliche Entscheidungen häufig durch systematische kognitive Verzerrungen beeinflusst werden. Diese treten auch im Investitionscontrolling regelmäßig auf.

Verlustaversion

Menschen gewichten potenzielle Verluste stärker als gleich große Gewinne. Für Investitionsentscheidungen bedeutet dies häufig:

• risikoreiche Projekte werden vermieden
• innovative Investitionen werden zurückgestellt
• konservative Projekte werden bevorzugt

Ein Investitionsportfolio kann dadurch stabil erscheinen, langfristig jedoch geringere wirtschaftliche Chancen bieten.

Status-quo-Bias

Organisationen neigen dazu, bestehende Projekte oder bereits getroffene Entscheidungen zu bevorzugen. In der Praxis führt dies häufig dazu, dass:

• laufende Projekte weiter finanziert werden
• neue Initiativen schwerer Priorität erhalten
• bestehende Strukturen selten hinterfragt werden

Dadurch bleiben Investitionsportfolios häufig über lange Zeiträume strukturell unverändert.

Eskalation von Commitment

Ein weiterer Effekt ist die sogenannte Eskalation von Commitment. Dabei werden Projekte weitergeführt, obwohl ihre wirtschaftliche Grundlage bereits entfallen ist. Ursachen können sein:

• bereits getätigte Investitionen
• interne politische Strukturen
• Reputationsrisiken für Entscheidungsträger

Für das Controlling bedeutet dies, dass Investitionsentscheidungen nicht ausschließlich auf ökonomischen Kriterien beruhen.

Grenzen klassischer Controllingmethoden

Controller versuchen diese Verzerrungen durch strukturierte Bewertungsverfahren zu reduzieren. Typische Instrumente sind:

• Kapitalwertmethode
• interner Zinsfuß
• Amortisationsrechnung
• Nutzwertanalysen
• Business-Case-Berechnungen

Diese Methoden sind geeignet, um einzelne Projekte zu bewerten. Das grundlegende Problem entsteht jedoch, sobald mehrere Projekte gleichzeitig bewertet werden müssen.

Das mathematische Problem von Investitionsportfolios

In der Praxis entscheiden Unternehmen selten über einzelne Projekte. Stattdessen müssen sie aus einer Vielzahl möglicher Investitionen ein Portfolio zusammenstellen. Dabei entsteht ein kombinatorisches Entscheidungsproblem. Wenn ein Unternehmen beispielsweise 20 mögliche Projekte hat, kann jedes Projekt entweder umgesetzt oder nicht umgesetzt werden. Dadurch entstehen bereits über eine Million mögliche Projektkombinationen.

Mit steigender Projektzahl wächst dieser Entscheidungsraum exponentiell. Selbst bei moderaten Projektportfolios kann die Anzahl möglicher Kombinationen sehr schnell Größenordnungen erreichen, die mit klassischen Methoden nicht mehr vollständig analysiert werden können. In der Praxis führt dies dazu, dass Organisationen meist nur einen kleinen Teil möglicher Projektkombinationen betrachten.

Lokale statt globaler Optima

Ein häufiges Ergebnis dieser eingeschränkten Analyse ist die Auswahl sogenannter lokaler Optima. Ein lokales Optimum beschreibt eine Lösung, die innerhalb der betrachteten Optionen gut erscheint, jedoch nicht die bestmögliche Lösung im gesamten Entscheidungsraum darstellt. Im Investitionscontrolling kann dies bedeuten:

• einzelne Projekte haben hohe Kapitalwerte
• das Gesamtportfolio ist jedoch nicht optimal zusammengestellt

Ein Portfolio mit leicht schwächeren Einzelprojekten könnte unter Budget- und Ressourcengesichtspunkten insgesamt einen höheren wirtschaftlichen Beitrag liefern.

Die Rolle kombinatorischer Optimierung

Die kombinatorische Optimierung beschäftigt sich genau mit solchen Entscheidungsproblemen. Sie untersucht mathematische Verfahren zur Identifikation optimaler Kombinationen von Investitionsprojekten innerhalb eines Portfolios von Sachanlageinvestitionen (Fixed Assets). Typische Anwendungen finden sich beispielsweise in:

• Logistiknetzwerken
• Produktionsplanung
• Verkehrsoptimierung
• Ressourcenallokation

Übertragen auf Investitionsentscheidungen bedeutet dies Nicht einzelne Projekte werden optimiert, sondern das gesamte Projektportfolio. Dabei können verschiedene Restriktionen berücksichtigt werden, etwa:

• Budgetgrenzen
• Ressourcenkapazitäten
• strategische Prioritäten
• Abhängigkeiten zwischen Projekten

Durch mathematische Optimierungsverfahren lässt sich das Portfolio identifizieren, das unter gegebenen Rahmenbedingungen den höchsten Gesamtnutzen erzeugt.

Kombination aus Behavioral Economics und mathematischer Optimierung

Die Kombination aus Behavioral Economics und kombinatorischer Optimierung bietet einen besonders wirkungsvollen Ansatz für moderne Controllingprozesse. Behavioral Economics hilft zu verstehen,

• warum Entscheidungen häufig verzerrt sind
• warum Erfahrung allein nicht ausreicht
• warum Organisationen zu suboptimalen Portfolios tendieren

Die kombinatorische Optimierung liefert hingegen die mathematischen Werkzeuge, um diese Probleme systematisch zu adressieren. Durch algorithmische Analyse großer Entscheidungsräume kann der Einfluss menschlicher Biases reduziert werden.

Implikationen für das Controlling

Für Controller ergeben sich daraus mehrere wichtige Schlussfolgerungen.

1. Projektbewertungen sollten nicht isoliert erfolgen.
   Die wirtschaftliche Qualität eines Projekts hängt häufig davon ab, welche anderen Projekte gleichzeitig umgesetzt werden.
2. Portfolioeffekte müssen stärker berücksichtigt werden.
   Ein Investitionsportfolio kann nur dann optimal sein, wenn Wechselwirkungen zwischen Projekten systematisch analysiert werden.
3. Entscheidungsräume müssen strukturiert modelliert werden.
   Bei größeren Projektportfolios reicht eine sequentielle Bewertung einzelner Projekte nicht mehr aus.
4. Mathematische Optimierungsverfahren gewinnen an Bedeutung.
   Mit steigender Komplexität der Investitionsplanung werden algorithmische Verfahren zunehmend zu einem wichtigen Instrument des strategischen Controllings.

Wissenschaftliche Einordnung

Die Verbindung von Erkenntnissen der Behavioral Economics mit mathematischen Optimierungsverfahren gewinnt in der betriebswirtschaftlichen Forschung zunehmend an Bedeutung. Während verhaltensökonomische Studien zeigen, dass wirtschaftliche Entscheidungen häufig durch kognitive Verzerrungen beeinflusst werden, beschäftigt sich die Operations-Research-Forschung mit algorithmischen Methoden zur Analyse komplexer Entscheidungsräume.

In der Unternehmenspraxis entstehen Investitionsentscheidungen daher an der Schnittstelle von Psychologie, Mathematik und Controlling. Moderne Entscheidungsmodelle versuchen, diese Perspektiven zu verbinden und sowohl menschliche Entscheidungsprozesse als auch strukturelle Komplexität systematisch zu berücksichtigen.

Fazit

Investitionsentscheidungen sind in vielen Unternehmen systematisch mathematisch suboptimal. Die Ursachen liegen sowohl in menschlichen Entscheidungsverzerrungen als auch in der mathematischen Komplexität von Projektportfolios. Für das Controlling ergibt sich daraus eine zentrale Herausforderung: Investitionsentscheidungen dürfen nicht ausschließlich auf isolierten Projektbewertungen beruhen. Vielmehr müssen Wechselwirkungen zwischen Projekten sowie Budget- und Ressourcenrestriktionen systematisch berücksichtigt und berechnet werden.

Mit zunehmender Komplexität von Investitionsportfolios gewinnt daher die strukturierte Analyse von Entscheidungsräumen an Bedeutung. Analytische Modelle können Controller dabei unterstützen, Entscheidungsalternativen transparenter zu bewerten und fundiertere Investitionsentscheidungen zu ermöglichen.

letzte Änderung S.R. am 27.03.2026 Autor:  Sascha Rissel

Autor:in

	Herr Sascha Rissel Sascha Rissel ist Unternehmer, Strategieberater und CEO der mAInthink GmbH. Er verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Entwicklung, Skalierung und Optimierung komplexer Geschäftsmodelle sowie in der Steuerung strategischer Investitions- und Projektportfolios. Sein Schwerpunkt liegt auf der Analyse und Verbesserung von Entscheidungsprozessen in Organisationen.
Homepage | weitere Fachbeiträge des Autors | Forenbeiträge