Verlustaversion

Verluste fallen in Entscheidungen oft stärker ins Gewicht als gleich große Gewinne. Wie viel stärker, ist umstrittener, als die Faustzahl „doppelt“ vermuten lässt.

Art: Entscheidung · Loss Aversion
Stand: 08.10.2026

Kurz erklärt

Daniel Kahneman und Amos Tversky beschrieben das Muster 1979 in ihrer Prospect Theory: Der Ärger über den Verlust einer Geldsumme erscheint größer als die Freude über den Gewinn derselben Summe. Die Wertfunktion verläuft im Verlustbereich steiler als im Gewinnbereich.

Die bekannte Zahl 2,25 steht nicht im Aufsatz von 1979. Sie stammt aus Tversky und Kahneman (1992): In einer Studie mit 25 Doktorandinnen und Doktoranden lag der Median des Verlustaversionsparameters bei 2,25. Ein Naturgesetz ist das nicht.

Verwandt sind die Tassen-Experimente von Kahneman, Knetsch und Thaler (1990). Wer eine Tasse geschenkt bekommen hatte, verlangte im Median 7,12 US-Dollar dafür. Wer sie nur kaufen oder nicht kaufen konnte, bot 2,87 US-Dollar. Erwartet wurden 12,5 Tauschvorgänge, beobachtet wurden 3.

Über viele Studien gemittelt liegt der Faktor bei knapp 2 (Meta-Analyse von Brown et al. 2024: 1,96, Intervall 1,82 bis 2,10).Andere Auswertungen kommen auf 1,31 (Walasek et al. 2024) oder in bestimmten Designs auf rund 1,07 (Yechiam & Zeif 2025).

Wo es im Unternehmen auftaucht

Bei der Einführung eines neuen Systems kreist das Gespräch um das, was wegfällt: vertraute Abläufe, eingespielte Rollen, Expertenstatus. Der Nutzen bleibt abstrakt.
Bei Umstrukturierungen beschäftigt ein verlorener Zuständigkeitsbereich oft länger als ein neuer, der dazukommt.
In Budgetrunden wird eine Kürzung meist heftiger diskutiert als ein Zugewinn gleicher Höhe.

Typische Situationen aus der Praxis, keine Studienergebnisse.

So klingt es

„Und was wird dann aus meinem Bereich?“
„Das läuft doch jetzt, warum sollen wir etwas riskieren?“
„Wir geben da gerade viel auf. Was bekommen wir dafür?“

Häufige Missverständnisse

„Verluste wiegen doppelt so schwer.“ Als Faustformel verbreitet, als Tatsache zu glatt. Die 2,25 ist ein Median aus einer kleinen Stichprobe von 1992. Die Größe schwankt mit Einsatzhöhe, Studiendesign, Person und Referenzpunkt.

Verlustaversion ist Risikoaversion. Tversky und Kahneman führen die Krümmung von Wert- und Gewichtungsfunktion auf zwei getrennte Prinzipien zurück: abnehmende Sensitivität und Verlustaversion.

„Menschen scheuen Verluste, deshalb scheitert Veränderung.“ Dieser Schluss steht in keiner der geprüften Quellen so. Er ist eine plausible Deutung, keine Forschungsaussage.

Stand der Forschung

Gut belegt: In vielen Situationen wirken Verluste stärker als Gewinne. In einer Replikation in 19 Ländern (N = 4.098) replizierten 12 von 13 Kontrasten aus der Prospect-Theory-Arbeit von 1979, tendenziell mit kleineren Effekten (Ruggeri et al. 2020).

Umstritten: Ob es eine allgemeine Verlustaversion gibt und wie groß sie ist. Gal und Rucker (2018) argumentieren, die Evidenz stütze das universelle Prinzip nicht. Mrkva et al. (2020) fanden dagegen in fünf Stichproben mit zusammen 17.720 Personen durchgehend Verlustaversion (Median 2,0), allerdings mit Moderatoren: Mit mehr Domänenwissen und Erfahrung nahm sie ab, mit dem Alter zu.

Arbeitskontext: Direkte Belege, dass Verlustaversion die Einführung neuer Technik in Unternehmen erklärt, habe ich nicht gefunden. Zwei Befunde passen zur Idee, messen Verlustaversion aber nicht: Ein Experiment zeigt, dass die Vorliebe für menschliche Hilfe gegenüber einer überlegenen KI bei Verlustrahmung verschwindet (Bockstedt & Buckman 2025). Fallstudien zu Klinik-Informationssystemen beschreiben, dass erwartete Bedrohungen zu Widerstand führen (Lapointe & Rivard 2005).

Und in Ihrer Organisation?

Im Ready-Check ist „Kosten und Nutzen“ eine der fünf Stellen, an denen Veränderung typischerweise scheitert. Der Check ist ein Gesprächseinstieg, keine validierte Messung.

Zum Ready-Check Methodik und Grenzen

Häufige Fragen

Wiegen Verluste wirklich doppelt so schwer wie Gewinne?

Nicht als feste Regel. Die Zahl 2,25 ist der Median von 25 Personen aus einer Studie von 1992. Über viele Studien gemittelt liegt der Faktor bei knapp 2, andere Auswertungen finden 1,31 oder in bestimmten Designs rund 1,07. Wie stark Verluste gewichtet werden, hängt von Einsatz, Design, Person und Referenzpunkt ab.

Wer hat die Verlustaversion beschrieben?

Daniel Kahneman und Amos Tversky 1979 in der Prospect Theory (Econometrica). Die Zahl 2,25 kam 1992 dazu. Kahneman, Knetsch und Thaler (1990, 1991) verbanden das Muster mit Endowment-Effekt und Status-quo-Verzerrung.

Ist Verlustaversion dasselbe wie Risikoaversion?

Nein. Tversky und Kahneman (1992) führen die Krümmung der Funktionen auf zwei getrennte Prinzipien zurück, abnehmende Sensitivität und Verlustaversion. Auch Mrkva et al. (2020) nennen Risikoaversion ausdrücklich nicht als ausreichende Erklärung.

Erklärt Verlustaversion, warum Mitarbeitende neue Technik ablehnen?

Plausibel, aber nicht direkt gezeigt. Studien zu Widerstand bei IT-Einführungen arbeiten mit wahrgenommener Bedrohung (zum Beispiel Bhattacherjee & Hikmet 2007, 129 Ärztinnen und Ärzte) und mit Wechselkosten (Kim & Kankanhalli 2009), nicht mit gemessener Verlustaversion.

Ändert sich Verlustaversion mit Erfahrung?

In den Studien von Mrkva et al. (2020) nahm sie mit mehr Domänenwissen und Erfahrung ab und mit dem Alter zu. Gächter et al. (2022) fanden bei 660 Kunden eines Autoherstellers, dass sie mit Alter, Einkommen und Vermögen steigt und mit Bildung sinkt. Ob das für Mitarbeitende in Veränderungsprojekten gilt, wurde nicht untersucht.

Quellen

Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica, 47(2), 263–291.
Tversky, A., & Kahneman, D. (1992). Advances in prospect theory: Cumulative representation of uncertainty. Journal of Risk and Uncertainty, 5(4), 297–323.
Kahneman, D., Knetsch, J. L., & Thaler, R. H. (1990). Experimental tests of the endowment effect and the Coase theorem. Journal of Political Economy, 98(6), 1325–1348.
Kahneman, D., Knetsch, J. L., & Thaler, R. H. (1991). Anomalies: The endowment effect, loss aversion, and status quo bias. Journal of Economic Perspectives, 5(1), 193–206.
Brown, A. L., Imai, T., Vieider, F. M., & Camerer, C. F. (2024). Meta-analysis of empirical estimates of loss aversion. Journal of Economic Literature, 62(2), 485–516.
Walasek, L., Mullett, T. L., & Stewart, N. (2024). A meta-analysis of loss aversion in risky contexts. Journal of Economic Psychology, 103, 102740.
Yechiam, E., & Zeif, D. (2025). Loss aversion is not robust: A re-meta-analysis. Journal of Economic Psychology, 107.
Gal, D., & Rucker, D. D. (2018). The loss of loss aversion: Will it loom larger than its gain? Journal of Consumer Psychology, 28(3), 497–516.
Mrkva, K., Johnson, E. J., Gächter, S., & Herrmann, A. (2020). Moderating loss aversion: Loss aversion has moderators, but reports of its death are greatly exaggerated. Journal of Consumer Psychology, 30(3), 407–428.
Gächter, S., Johnson, E. J., & Herrmann, A. (2022). Individual-level loss aversion in riskless and risky choices. Theory and Decision, 92(3–4), 599–624.
Ruggeri, K., et al. (2020). Replicating patterns of prospect theory for decision under risk. Nature Human Behaviour, 4(6), 622–633.
Bockstedt, J. C., & Buckman, J. R. (2025). Humans' use of AI assistance: The effect of loss aversion on willingness to delegate decisions. Management Science (Early Access).
Lapointe, L., & Rivard, S. (2005). A multilevel model of resistance to information technology implementation. MIS Quarterly, 29(3).
Bhattacherjee, A., & Hikmet, N. (2007). Physicians' resistance toward healthcare information technology. European Journal of Information Systems, 16(6), 725–737.
Kim, H.-W., & Kankanhalli, A. (2009). Investigating user resistance to information systems implementation: A status quo bias perspective. MIS Quarterly, 33(3), 567–582.

Stand der Recherche: 08.10.2026. Geprüft wurden je nach Zugang Volltexte, Abstracts oder Bibliografien; wo nur Abstract oder Sekundärquelle vorlag, steht das im Text. Zahlen bitte vor Weitergabe am Original prüfen.