Fehlbewertungen

Fehlbewertungen bezeichnet die Erstellung von Bewertungen, Einschätzungen oder Ratings, die fehlerhaft, verzerrt oder unzuverlässig sind. Sie können quantitative Größen wie Werte, Scores oder Preisstellungen betreffen oder qualitative Beurteilungen von Leistungen, Risiken oder Produkten. Fehlbewertungen führen oft zu falschen Schlüssen und suboptimalen Entscheidungen.

Ursachen liegen in kognitiven Verzerrungen (Bestätigungsfehler, Ankereffekte, Überkonfidenz), mangelhafter Datenqualität, Messfehlern, Modellannahmen oder -fehlern, unklaren Bewertungsstandards sowie Intransparenz oder Anreizen, die Manipulation begünstigen können. Auch methodische Fehler, unzureichende Stichproben oder inkonsistente Bewertungsverfahren tragen dazu bei.

Fehlbewertungen treten in verschiedenen Bereichen auf. In der Finanzwelt können sie zu Fehlallokationen oder falschen Preisstellungen führen, etwa bei der Beurteilung von Unternehmen oder Vermögenswerten. Im Rechnungswesen und in der Bewertungspraxis betreffen sie faire Werte, Impairment-Tests oder Vorratsbewertungen. In Immobilienbewertungen sowie bei Produkt- oder Dienstleistungsbewertungen in Märkten können Preise verzerrt werden. In der Datenwissenschaft und im maschinellen Lernen entstehen Fehlbewertungen oft durch fehlerhafte oder voreingenommene Kennzeichnungen im Trainingsdatensatz.

Die Folgen umfassen Fehlentscheidungen, finanzielle Verluste, Reputationsschäden, verzerrte Marktsignale und ineffiziente Ressourcennutzung. Zur Reduktion von Fehlbewertungen dienen klare Bewertungsstandards, Transparenz, unabhängige Prüfungen, Triangulation mehrerer Methoden, Sensitivitätsanalysen, Backtests, regelmäßige Kalibrierung von Modellen und robuste Governance-Strukturen.