Studienarbeit
Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insbes. Wirtschaftsinformatik III

Risikoanalyse von IT-Investitionen

Eingereicht von: Knecht, Tobias
2005

Abstract

Untersuchungsgegenstand dieser Arbeit sind risikoanalytische Verfahrensansätze zur Wirtschaftlichkeitsanalyse von IT-Investitionen. Ein im Rahmen dieser Arbeit entwickeltes Analyseframework gewährleistet eine einheitliche und IT-bezogene Bewertung der diskutierten Methoden. Weiterhin bietet das Analyseframework die Möglichkeit die vorgestellten Verfahren einzelnen IT-Projektklassen zuzuordnen sowie sinnvolle Methodenverflechtungen im Rahmen einer Wirtschaftlichkeitsanalyse einer IT-Investition zu identifizieren.
Die vorliegende Arbeit beschränkt sich auf die Methoden der quantitativen Risikoanalyse, der Cross-Impact-Analyse, der Sensitivitäts- und der Szenarioanalyse. Sämtliche Methoden werden in ihrer Vorgehensweise erläutert, wobei die algorithmische Beschreibung mit Hilfe eines IT-bezogenen Fallbeispiels abgerundet wird. Zuletzt werden die in dieser Arbeit diskutierten Methoden in das Analyseframework eingeordnet, um deren Beitrag für die Wirtschaftlichkeitsanalyse von IT-Investitionen zu bestimmen.

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung ... 1
1.1 Problemstellung ... 1
1.2 Zielsetzung ... 3
1.3 Eingrenzung ... 4
1.4 Aufbau der Arbeit ... 5

2 Modell zur Verfahrensbewertung ... 7

3 Ableitung von Verteilungen auf Basis von Daten ... 13
3.1 Analyse der Dateneigenschaften ... 13
3.2 Anpassen einer empirischen Verteilung an die Daten ... 17
3.3 Anpassen einer theoretischen Verteilung an die Daten ... 20

4 Ableitung von Verteilungen auf Basis von Expertenmeinungen ... 23
4.1 Fehlerquellen bei der subjektiven Schätzung ... 23
4.2 Modellierungstechniken ... 25

5 Modellierung von Abhängigkeiten ... 33
5.1 Korrelationsrechnung ... 33
5.2 Regressionsrechnung ... 38
5.3 Die Envelope Methode ... 41

6 Monte Carlo Simulation ... 43
6.1 Grundlagen der Simulation ... 43
6.2 Grundlagen der Monte Carlo Simulation ... 45
6.3 Quantitative Risikoanalyse ... 47
6.3.1 Beschreibung des Verfahrens ... 47
6.3.2 Fallbeispiel ... 52
6.3.3 Beitrag zur Wirtschaftlichkeitsanalyse von IT-Investitionen ... 60
6.4 Cross-Impact-Analyse ... 65
6.4.1 Beschreibung des Verfahrens ... 65
6.4.2 Fallbeispiel ... 72
6.4.3 Beitrag zur Wirtschaftlichkeitsanalyse von IT-Investitionen ... 81

7 Sensitivitätsanalyse ... 85
7.1 Beschreibung des Verfahrens ... 85
7.2 Fallbeispiel ... 91
7.3 Beitrag zur Wirtschaftlichkeitsanalyse von IT-Investitionen ... 94

8 Szenarioanalyse ... 98
8.1 Grundlagen der Szenarioanalyse ... 98
8.2 Beschreibung des Verfahrens ... 101
8.3 Methodisches Instrumentarium ... 107
8.4 Fallbeispiel ... 123
8.5 Beitrag zur Wirtschaftlichkeitsanalyse von IT-Investitionen ... 129

9 Zusammenfassung und Ausblick ... 133

10 Literaturverzeichnis ... 137

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Aufbau der Arbeit
Abbildung 2: Checkliste für die Verfahrensbewertung
Abbildung 3: Methodenzuordnung auf Basis der Projektklassen
Abbildung 4: Analyse der Dateneigenschaften
Abbildung 5: Verteilungsfunktion auf Basis der exemplarischen Datenreihe
Abbildung 6: Problemfelder der Expertenbefragung
Abbildung 7: Dreiecksverteilung
Abbildung 8: Gleichverteilung
Abbildung 9: BetaPERT-Verteilung
Abbildung 10: General-Verteilung
Abbildung 11: Kumulierte Verteilung
Abbildung 12: verbalisierte Wahrscheinlichkeitskategorien
Abbildung 13: visuelle Hilfe zur Schätzung von Wahrscheinlichkeiten
Abbildung 14: Korrelationskoeffizienten in Abhängigkeit vom Skalenniveau
Abbildung 15: exemplarische Korrelationsmatrix auf Basis des Rangkorrelationskoeffizienten
Abbildung 16: exemplarische Streuungsdiagramme
Abbildung 17: Dependenzmodellierung mit Hilfe der Envelope Methode
Abbildung 18: Berechnungsbeispiel für die Envelope Methode
Abbildung 19: Ablauf der quantitativen Risikoanalyse
Abbildung 20: Annahme zur periodischen Preisanfrage
Abbildung 21: Korrelationsmatrix der Preisanfragen
Abbildung 22: Annahme über das periodische Nominalvolumen
Abbildung 23: Annahme der induzierten Kosteneinsparungen
Abbildung 24: Annahme über die Kosten der Software
Abbildung 25: Simulationsmodell zur Fallstudie
Abbildung 26: Häufigkeitsverteilung des Net Present Value
Abbildung 27: kumulierte empirische Verteilung des Net Present Value
Abbildung 28: statistische Auswertung der Simulation
Abbildung 29: Checkliste für die quantitative Risikoanalyse
Abbildung 30: Vorgehensweise der Cross-Impact-Analyse
Abbildung 31: Ablauf eines Simulationsdurchlaufes
Abbildung 32: Eingabemaske für Szenarioparameter
Abbildung 33: Ausschnitt aus der Konsistenzmatrix (Cross-Impact-Analyse)
Abbildung 34: Ergebnisse der Wahrscheinlichkeitstransformation
Abbildung 35: Szenarienliste (Cross-Impact-Analyse)
Abbildung 36: Checkliste für die Cross-Impact-Matrix
Abbildung 37: exemplarischer Tornado Chart
Abbildung 38: exemplarischer Spider Chart mit prozentualer Abweichung vom Erwartungswert
Abbildung 39: exemplarischer Spider Chart mit Quantilsbetrachtung
Abbildung 40: Tornado Chart des Net Present Value
Abbildung 41: Spider Chart des Net Present Value
Abbildung 42: Checkliste für die Sensitivitätsanalyse
Abbildung 43: Denkmodell zur Darstellung alternativer Szenarien
Abbildung 44: Grob- und Feingliederung des Szenarioanalyseprozesses
Abbildung 45: Begriffshierarchie der Szenarioanalyse
Abbildung 46: erweiterte Konsistenzmatrix
Abbildung 47: Systemgrid auf Basis der erweiterten Konsistenzmatrix
Abbildung 48: indirekte Abhängigkeiten
Abbildung 49: stabile Binärmatrix
Abbildung 50: Systemgrid auf Basis des MICMAC-Verfahrens
Abbildung 51: Gegenüberstellung der Rangfolgen
Abbildung 52: Konsistenzsummen und die Anzahl der Szenarien
Abbildung 53: Ausschnitt aus der Konsistenzmatrix (Szenarioanalyse)
Abbildung 54: Szenarienverteilung in Abhängigkeit der Konsistenzsummen
Abbildung 55: Szenarienliste (Szenarioanalyse)
Abbildung 56: Checkliste für die Szenarioanalyse
Abbildung 57: Synthese der Analyseergebnisse
Abbildung 58: Einordnung der Methoden in die Projektklassen
Abbildung 59: Abhängigkeiten der Methoden zur Wirtschaftlichkeitsanalyse von
IT-Investitionen

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: exemplarische Datenreihe
Tabelle 2: Maximum Likelihood-Schätzer
Tabelle 3: Wertetabelle für Tornado Chart
Tabelle 4: Wertetabelle für Spider Chart
Tabelle 5: Szenarioliste in ordinaler Darstellung

1 Einleitung

1.1 Problemstellung

Seit dem Einzug organisationweiter und unternehmensübergreifender Informationstechnologien (IT) in Unternehmen Anfang der achtziger Jahre existiert das Bedürfnis der Entscheidungsträger den Wert dieser IT-Investitionen im Rahmen von Wirtschaftlichkeitsanalysen monetär zu quantifizieren [Boeh1987]. In den neunziger Jahren rückte die Bedeutung von Wirtschaftlichkeitsanalysen von IT-Investitionen zugunsten der Neuentwicklung und Expansion von innovativen Technologien in den Hintergrund. Diese Entwicklung, welche unter dem Begriff der New Economy subsumiert wird, endete mit dem Platzen der Börsenblase zur Jahrtausendwende. Die Entscheidungsträger und insbesondere das IT-Management von Unternehmen sahen sich aufgrund kleinerer Budgets dazu gezwungen, neben den Potentialen, die IT-Investitionen bieten, auch deren Wirtschaftlichkeit bzw. Ergebnisbeitrag zum Unternehmenserfolg kritisch zu hinterfragen [Snee2003].
Die Reichweite des organisatorischen Wandels sowie die Erfolgspotentiale und die Kostenstruktur von Unternehmen, welche durch Investitionen in die IT für Jahre determiniert werden, verleihen den IT-Investitionen eine hohe strategische Bedeutung [BoSu2000]. Unter diesem Gesichtspunkt ist die Forderung nach einer a priori Bewertung von geplanten IT-Projekten unter Einbezug sämtlicher Risikofaktoren verständlich. Darüber hinaus ergeben sich aufgrund der unternehmensübergreifenden Wirkung von IT-Investitionen [ÖsHu1992] gesetzliche Forderungen (u.a. im KonTraG, KWG, Basel II) an die Unternehmen, die Rendite-/Risikoprofile von ITProjekten zu messen und zu bewerten [Wehr2004].
Trotz dieser einstimmigen Forderung nach transparenten und leistungsfähigen Bewertungsverfahren besitzen laut einer Umfrage der IBM aus dem Jahre 2001 über 80% der befragten Unternehmen über keine klar definierte Vorgehensweise zur Bewertung zukünftiger IT-Investitionen [Wehr2004]. Auch die Studie der „Standish Group“, welche die IT-Projekte von amerikanischen Unternehmen im Jahre 2000 analysiert, lässt die Notwendigkeit von adäquaten Wirtschaftlichkeitsanalysen für IT-Investitionen deutlich werden. Danach wurden im Jahr 2000 lediglich 28% der IT-Projekte innerhalb der geplanten Zeit, des geplanten Budgets und mit allen geplanten Funktionalitäten abgeschlossen [Stan2001]. Wehrmann konstatiert, dass die zitierte Studie auch noch heutzutage Gültigkeit besitzt [Wehr2004]. Durch den Bericht der „Standish Group“ wird die Aussage von Verhoef unterstützt, nach welcher die Abbruchrate der größten IT-Projekte das Ausfallrisiko der schlechtesten Junk Bonds überschreitet [Verh2002].
Als Begründung für die mangelnde Verfügbarkeit adäquater Bewertungsmethoden für IT-Investitionen ist die problematische Quantifizierung der Nutzeneffekte zu nennen, welche durch IT-Investitionen ausgelöst werden. Diese Art von Nutzen wird in der Literatur und Praxis oft als intangibler Nutzen bezeichnet [AmHi2003a]. Als Beispiele für intangiblen Nutzen werden häufig folgende Beispiele genannt: höhere Mitarbeiter- und Kundenzufriedenheit, schnelleres Reaktionsvermögen des Unternehmens, ein besseres Unternehmensimage etc. [LaLa2002]. Diese Nutzeneffekte sind zwar feststellbar, jedoch schwer monetär zu quantifizieren. So stellt Tam in seiner Untersuchung fest, dass die Bestimmung der Cash Flows einer IT-Investition ein praktisches Problem darstellen [Tam1992].
Im Rahmen der Risikoanalyse von IT-Investitionen wird versucht, die Portfoliotheorie von Markowitz auf das Gebiet der Wirtschaftlichkeitsanalyse von IT-Investitionen zu übertragen. Ziel ist es, IT-Investitionen zu IT-Portfolios zu aggregieren, welche mit Hilfe einer Darstellung im μ-σ Raum priorisiert werden können. Auf Basis der Portfoliotheorie von Markowitz bildet die Menge der IT-Portfolios, welche unter Zugrundelegung eines risikoaversen Entscheiders nicht dominiert wird, die sogenannte Effizienzlinie bzw. efficient frontier. Durch die Betrachtung der Effizienzlinie wird eine integrierte Betrachtung von Rendite und Risiko einer IT-Investition bzw. eines IT-Portfolios ermöglicht [Dörn2003][TaRu2004].
Trotz zahlreicher Verfahren und Modelle, die im Laufe der Zeit zur Bewertung von IT-Investitionen entwickelt wurden, besteht weiterhin ein massiver Forschungsbedarf auf dem Gebiet der Methodenentwicklung sowie der Bereitstellung von generischen Annahmenbündeln für eine sachgerechte und zielorientierte Anwendung von Methodenkombinationen.

1.2 Zielsetzung

Die Zielsetzung dieser Arbeit besteht darin, risikoanalytische Verfahren zur Wirtschaftlichkeitsanalyse von IT-Investitionen zu untersuchen. Neben der reinen Darstellung der Methodik der einzelnen Verfahren wird in der Arbeit auch deren Eignung in Bezug auf die Analyse der Wirtschaftlichkeit von IT-Investitionen untersucht. In diesem Kontext soll analysiert werden, für welche Einsatzszenarien sich welches Verfahren am besten eignet. Um eine einheitliche und transparente Bewertung aller vorgestellten Verfahren sicherzustellen, soll ein Modell entwickelt werden, welches die Anforderungen an ein Bewertungsverfahren für die Wirtschaftlichkeitsanalyse von IT-Investitionen definiert.
Ein weiterer Untersuchungsgegenstand dieser Arbeit ist die Gewinnung und Auswertung der Daten, welche für den Einsatz der jeweiligen Verfahren benötigt werden. Insbesondere bei den in dieser Arbeit vorgestellten Verfahren kommt der Qualität und Herkunft der verwendeten Daten eine besondere Bedeutung zu.
Um der Arbeit den notwendigen Praxisbezug zu verleihen, wird mit Hilfe der vorgestellten Verfahren zur Bewertung von IT-Investitionen eine eigens entwickelte Fallstudiensammlung vorgestellt. Auf dieser Grundlage sollen die Vor- und Nachteile, die mit dem Einsatz der einzelnen Methoden verbunden sind, verdeutlicht werden.

1.3 Eingrenzung

Die Aktualität des Forschungsbereiches „Wirtschaftlichkeitsanalysen von IT-Investitionen“ hat dazu geführt, dass in der Vergangenheit zahlreiche innovative Methoden für die Bewertung von IT-Investitionen entwickelt wurden. An dieser Stelle sei jedoch angemerkt, dass die in der Literatur dargestellten innovativen Bewertungsmethoden meist keine Neuentwicklungen darstellen. Vielmehr wird versucht bereits bekannte Verfahren, wie z.B. die Monte Carlo Simulation, Lern- bzw. Erfahrungskurvenmodelle oder das Konzept der Balanced Scorecard, auf das Problem der Wirtschaftlichkeitsanalyse von IT-Investitionen anzuwenden. Die innovative Leistung besteht somit nicht in der Entwicklung einer neuen Methodik, sondern in der Transferleistung auf das Gebiet der Wirtschaftlichkeitsbetrachtung von IT-Investitionen.
Im Rahmen dieser Arbeit ist es aus Platzgründen nicht möglich, alle Verfahrensansätze zu würdigen und auf ihre Eignung in Bezug auf die Wirtschaftlichkeitsbetrachtung von IT-Investitionen zu untersuchen. Gegenstand dieser Arbeit ist sowohl die Monte Carlo Simulation mit ihren Methoden der quantitativen Risikoanalyse und der Cross-Impact-Analyseals auch die Sensitivitäts- und Szenarioanalyse. Grund für die Auswahl der genannten Methoden ist die Tatsache, dass sämtliche Ansätze auch im Rahmen der betriebswirtschaftlichen strategischen Planung bzw. Risikoanalyse eingesetzt werden, so dass ein unmittelbarer Bezug zu dem strategischen Charakter von IT-Investitionen gegeben ist.

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