Evolutionäre Szenarien: dynamische Konstruktion alternativer Zukunftsbilder mit unscharfen Regelbasen
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Hamburg
Kovač
2000
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| Series: | Schriftenreihe innovative betriebswirtschaftliche Forschung und Praxis
120 |
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| Online Access: | Inhaltsverzeichnis |
| Item Description: | Zugl.: Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 1999 |
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis I
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis I
Abbildungsverzeichnis VI
Tabellenverzeichnis IX
Abkürzungsverzeichnis X
1 Einleitung 1
1.1 Zielsetzung der Arbeit 2
1.2 Aufbau der Arbeit 3
2 Strategische Planung, Zukunftskonzepte und Prognosen 7
2.1 Strategische Planung und langfristige Vorhersagen 7
2.1.1 Grundlagen der strategischen Planung 8
2.1.2 Prognosebedarf der strategischen Planung 12
2.2 Zukunftskonzepte 16
2.2.1 Determination und Unsicherheit 18
2.2.2 Kausalität 21
2.2.3 Zufall 23
2.2.4 Freier Wille 25
2.2.5 Komplementarität der Varianten der Determination 27
2.2.6 Synthese von Kausalität und Zufall am Beispiel der
Evolutionstheorie 28
2.2.6.1 Mutation und Selektion als Grundprinzipien der Evolution 29
2.2.6.2 Bedeutung der Evolutionstheorie für die Determination der .
Zukunft 31
2.3 Prognosen 34
2.3.1 Motivation und Ziele von Prognosen 36
2.3.1.1 Motivation 36
2.3.1.2 Ziele 40
2.3.2 Typisierung der Prognosekonzepte 43
2.3.3 Prognoseschemata der Prognosekonzepte 45
2.3.3.1 Prognoseschemata traditioneller Prognosen ..48
2.3.3.2 Prognoseschemata von intelligenten Prognosen und
Hybridsystemen 52
2.3.3.3 Prognoseschema der Szenarioanalyse 53
II Inhaltsverzeichnis
2.3.4 Bewertung der Güte von Prognosemodellen : 54
2.3.5 Konstitutive Fehlerquellen bei der Verwendung von
Prognoseverfahren 57
2.3.5.1 Akkumulation von Approximationsfehlern 57
2.3.5.2 Generalisierung lokaler Informationen 59
2.3.5.3 Problematik der Zeitstabilität 60
2.3.5.4 Nachträgliche Korrekturen 61
2.3.6 Auswahl eines geeigneten Prognoseverfahrens 62
2.3.6.1 Auswahl mittels direkter Kriterien 62
2.3.6.2 Zeitliche Komplementarität der Prognoseverfahren 67
2.3.7 Organisation des Prognoseprozesses 70
2.4 Bewertung des Einsatzes traditioneller Prognosen in der
strategischen Planung 73
3 Methoden der Szenarioanalyse 79
3.1 Szenario, Szenarioanalyse und Szenariotechnik 80
3.2 Aufgaben und Ziele der Szenarioanalyse 81
3.3 Phasen der Szenarioanalyse 84
3.4 Bewertungskriterien für Szenariotechniken 87
3.4.1 Szenarioanalyse als Prognose im weiteren Sinne 87
3.4.2 Bewertungskriterien für das Ergebnis der Szenarioanalyse 89
3.4.2.1 Vorhersagefunktion 90
3.4.2.2 Lemfunktion 93
3.4.3 Bewertungskriterien für den Aufwand der Szenarioanalyse 97
3.5 Darstellung der Prognosephase ausgewählter Szenariotechniken 98
3.5.1 Statische Konstruktionsverfahren 99
3.5.1.1 Logischer Ansatz 99
3.5.1.2 Statistischer Ansatz 101
3.5.1.3 Wahrscheinlichkeitstheoretischer Ansatz 102
3.5.2 Dynamische Konstruktionsverfahren -.108
3.5.2.1 Deterministisch-dynamische Generierung von
Rohszenarien 108
3.5.2.2 Stochastische Verfahren zur dynamischen Konstruktion von
Rohszenarien 111
3.6 Bewertung der Verfahren für die Prognosephase 112
Inhaltsverzeichnis III
4 Grundlagen der linguistisch-regelbasierten Konstruktion
alternativer Zukunftsbilder 119
4.1 Alternative Formulierungen der Interdependenzen 119
4.2 Technische Grundlagen der regelbasierten Approximation 126
4.2.1 Regelbasierte Approximation von Funktionen 126
4.2.2 Vor- und Nachteile einer regelbasierten Approximation 133
4.3 Anwendung der regelbasierten Approximation bei der dynamischen
Konstruktion von Rohszenarien 137
4.4 Kritische Einwände: Variationsarmut, Realitätsferne und
Unmöglichkeit der Prognose 141
5 Widerlegung der Einwände durch Erkenntnisse der Chaostheorie ... 147
5.1 Grundlagen der Chaostheorie 148
5.2 Variationsreichtum und Realitätsnähe chaotischer, regelbasierter
Prozesse 150
5.2.1 Charakteristika chaotischer Prozesse 151
5.2.1.1 Sensitivität vom Ausgangszustand 151
5.2.1.2 Abrupte Verhaltensänderungen 153
5.2.2 Charakteristika regelbasierter Approximationen von chaotischen
Prozessen 154
5.2.2.1 Variationsreichtum durch die Sensitivität regelbasierter
Approximationen 157
5.2.2.2 Realitätsnähe durch die abrupte Verhaltensänderungen
regelbasierter Approximationen 158
5.3 Prognostizierbarkeit und Kontrollierbarkeit chaotischer Prozesse 159
5.3.1 Ordnungsstrukturen im deterministischen Chaos 160
5.3.1.1 Attraktoren 163
5.3.1.2 Ausschluß von Regionen des Zustandsraumes 167
5.3.2 Kontrolle des Chaos ...170
5.3.2.1 Resonante Stimulation 171
5.3.2.2 Kontrolle mit Feedback 172
5.3.2.3 Steuerung mit Hilfe von Trajektorien 173
5.3.2.4 Einsatzvoraussetzungen für die Kontrolle 175
5.3.3 Vereinbarkeit von chaotischen Prozessen und langfristigen
Prognosen 176
5.4 Praktische Relevanz der Chaostheorie 177
5.4.1 Identifizierung und Quantifizierung von chaotischen Prozessen 177
5.4.1.1 Hilfsmittel zur Identifizierung und Quantifizierung von
chaotischen Prozessen 178
5.4.1.2 Bewertung der Hilfsmittel 187
IV Inhaltsverzeichnis
5.4.2 Anwendung der Chaostheorie in ausgewählten Bereichen der
Wissenschaft 188
5.4.2.1 Soziologie und Politologie 190
5.4.2.2 Ökonomie 191
5.5 Chaostheorie als methodischer Ansatz für die langfristige Prognose
ökonomischer Prozesse mit linguistischen Regeln 195
6 Regelbasierte Szenarioanalyse zur Konstruktion evolutionärer
Szenarien 199
6.1 Phasen der regelbasierten Szenarioanalyse 199
6.2 Erweiterte kognitive Karten 202
6.2.1 Einsatz graphischer Hilfsmittel zur Darstellung mentaler Modelle 203
6.2.2 Traditionelle graphische Hilfsmittel 206
6.2.3 Erweiterte kognitive Karte .....208
6.2.4 Informationsgrundlagen für erweiterte kognitive Karten 211
6.3 Validierung des Simulationsmodells und der Rohszenarien 212
6:3.1 Allgemeine Grundlagen der Validierung 213
6.3.1.1 Gegenstand der Validierung 213
6.3.1.2 Mögliche Referenzpunkte 214
6.3.1.3 Instrumente zur Validierung 216
6.3.2 Validitätstests für die regelbasierte Konstruktion von Rohszenarien ...219
6.3.2.1 Wahl des Validierungsgegenstandes 220
6.3.2.2 Wahl einer geeigneten Referenz 221
6.3.2.3 Validierung der regelbasierten Szenarioanalyse 223
6.4 Verfahren zur Synthese der Rohszenarien 224
6.4.1 Grundlagen der Clusterverfahren 225
6.4.2 Einsatz der Clusterverfahren in der Szenarioanalyse 227
6.4.2.1 Funktionaler Fuzzy-C-Means 229
6.4.2.2 Bestimmung der Klassenzahl 231
6.5 Programmtechnische Umsetzung der regelbasierten
Szenarioanalyse 234
6.5.1 Aspekte der programmtechnischen Umsetzung 234
6.5.2 Einsatz bestehender Softwareprodukte 236
6.6 Bewertung der regelbasierten Szenarioanalyse 239
6.6.1 Gegenüberstellung mit traditionellen Szenarioverfahren 239
6.6.2 Einsatzgebiete 244
Inhaltsverzeichnis V
7 Szenarien für den Ölpreis im Jahr 2020 247
7.1 Ziel und Auswahl des Beispiels 247
7.2 Historischer Überblick 250
7.3 Auswahl der Einflußfaktoren 255
7.4 Analyse der Interdependenzen 256
7.4.1 Angebotsseite 258
7.4.2 Nachfrageseite 261
7.5 Das Simulationsmodell für die Prognose des Ölpreises 263
7.5.1 Festlegung der linguistischen Variablen 263
7.5.2 Konkretisierung der Regeln 265
7.5.3 Datenbasis 268
7.5.4 Validität 268
7.6 Ergebnisse der regelbasierten Konstruktion von Szenarien 269
7.6.1 Ergebnisse der Klassifikation 270
7.6.1.1 Ergänzende technische Gütemaße zur Bestimmung der
optimalen Klassenzahl 271
7.6.1.2 Inhaltliche Überlegungen zur Bestimmung der optimalen
Klassenzahl 275
7.6.2 Interpretation der Klassenzentren als Endszenarien 277
7.6.2.1 Szenario 1: Rezession 279
7.6.2.2 Szenario 2: Innovationsoffensive 282
7.6.2.3 Szenario 3: OPEC-Krise 284
7.6.2.4 Szenario 4: Status Quo 286
7.7 Bewertung der Ergebnisse 288
8 Zusammenfassung und Ausblick 289
Literaturverzeichnis 293
Anhang A - Regelbasis als erweiterte kognitive Karte 325
Anhang B - Datenbasis 326
Anhang C - Statistische Kennzahlen der Ergebnisse 327
i ¦ t
VI Abbildungsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 2-1: Grundmodell der Entscheidungslogik 9
Abbildung 2-2: Zentrale Bedeutung der Umfeldanalyse 10
Abbildung 2-3: Teilaufgaben der Prognose in der strategischen Planung 15
Abbildung 2-4: Arten von Unsicherheit 18
Abbildung 2-5: Varianten der Determination 19
Abbildung 2-6: Hierarchisches Verhältnis der Prognoseinstrumente 35
Abbildung 2-7: Prognosemodell als indirektes Modell der Realität 35
Abbildung 2-8: Motivation und Bedeutung von Chancen und Risiken 39
Abbildung 2-9: Ziele von Prognosen 41
Abbildung 2-10: Einfluß von Prognosen und aktiver Gestaltung auf Effizienz
und Flexibilität 42
Abbildung 2-11: Prognosehorizont und Zeitreihenlänge 47
Abbildung 2-12: Beispiel für die Vorlaufzeit einer Prognose 47
Abbildung 2-13: Prognoseschema für multivariate Kausalmodelle 49
Abbildung 2-14: Prognoseschema für univariate Kausalmodelle 50
Abbildung 2-15: Prognoseschema für stochastische Prognosemodelle 51
Abbildung 2-16: Prognoseschema für voluntaristische Prognosemodelle 52
Abbildung 2-17: Prognoseschema der Szenarioanalyse 53
Abbildung 2-18: Rollierende Vorhersage 58
Abbildung 2-19: Akkumulation der Prognosefehler 59
Abbildung 2-20: Prognosefehler aufgrund lokal begrenzter Informationen 59
Abbildung 2-21: Veränderung des Zusammenhangs zwischen Ölpreis und
Wachstum 61
Abbildung 2-22: Auswahlkriterien für Prognoseverfahren 63
Abbildung 2-23: Prognosephasen 71
Abbildung 3-1: Phasen der Szenarioanalyse 85
Abbildung 3-2: Bewertungskriterien für Informationen 90
Abbildung 3-3: Indikatoren für die Güte bezüglich der Vorhersagefunktion 93
Abbildung 3-4: Indikatoren für die Güte bezüglich der Lemfunktion 96
Abbildung 3-5: Indikatoren für den Aufwand 98
Abbildung 4-1: Verfahren zur Beschreibung von Zusammenhängen 122
Abbildung 4-2: Linguistische Variablen für Preis und Absatz 128
Abbildungsverzeichnis VII
Abbildung 4-3: Auswertung der zweiten Regel 129
Abbildung 4-4: Auswertung der dritten Regel 130
Abbildung 4-5: Aggregation der Einzelresultate 130
Abbildung 4-6: Ergebnisse der verschiedenen Defuzzifizierungsverfahren 131
Abbildung 4-7: Preis-Absatz-Kurven für verschiedene
Defuzzifizierungsverfahren 131
Abbildung 4-8: Approximatives Schließen (a) und algebraische Terme (b) 133
Abbildung 5-1: Zusammenhang zwischen objektiver und subjektiver Ordnung 150
Abbildung 5-2: Zufall, Präzision und Ordnung 150
Abbildung 5-3: Sensitivität vom Ausgangszustand 152
Abbildung 5-4: Sensitivität vom Parameterwert 153
Abbildung 5-5: Abruptes Verhalten 154
Abbildung 5-6: Linguistische Variable für den Zustand z(t) 155
Abbildung 5-7: Überdeckung der logistischen Abbildung 156
Abbildung 5-8: Vergleich der Approximationsverläufe mit der logistischen
Abbildung 157
Abbildung 5-9: Sensitivität einer approximierten Funktion vom Ausgangswert 157
Abbildung 5-10: Abrupte Verhattensänderungen einer approximierten Funktion ....158
Abbildung 5-11: Ordnungsstrukturen im Chaos 163
Abbildung 5-12: Prozeß mit einwertigem Attraktor 164
Abbildung 5-13: Prozeß mit mehrwertigem Attraktor 165
Abbildung 5-14: Prozeß ohne Attraktor 165
Abbildung 5-15: Grenzzyklen in Abhängigkeit vom Ausgangszustand 167
Abbildung 5-16: Bifurkationsdiagramm für die togistische Abbildung 169
Abbildung 5-17: Parameter-Trajektorie für die logistische Abbildung 169
Abbildung 5-18: Kontroll- und Steuerungsverfahren für unregelmäßige
Prozesse 171
Abbildung 5-19: Resonante Stimulation und adaptive Kontrolle 172
Abbildung 5-20: OGY-Methode 173
Abbildung 5-21: Steuerung mit Hilfe von Trajektorien 174
j Abbildung 5-22: Hilfsmittel zur Beurteilung der Regelmäßigkeit von Prozossen 178
Abbildung 5-23: Chaotischer und zufälliger Prozeß 179
Abbildung 5-24: Diagramm mit Verschiebung um eine Periode 180
VIII Abbildungsverzeichnis
Abbildung 5-25: Zusammenhang zwischen dem Korrelationsintegral und der
Regelmäßigkeit -. 181
Abbildung 5-26: Idealisierter Verlauf der Korrelationsdimension 182
Abbildung 5-27: Entwicklung des Vorhersagefehlers 186
Abbildung 6-1: Phasen der regelbasierten Szenarioanalyse 200
Abbildung 6-2: Kognitive Brücke 203
Abbildung 6-3: Kognitive Karte 206
Abbildung 6-4: Einflußdiagramm am Beispiel des Grundmodells der
Entscheidungslogik 207
Abbildung 6-5: Beispiel für eine erweiterte kognitive Karte 209
Abbildung 6-6: Aspekte der Validierung 213
Abbildung 6-7: Modularer Programmaufbau der regelbasierten Szenarioanalyse ..237
Abbildung 7-1: Entwicklung des nominalen Ölpreises von 1972 bis 1998 252
Abbildung 7-2: Integrations- und Organisationsgrad auf dem Ölmarkt 254
Abbildung 7-3: Direkte Einflußfaktoren für den Ölpreis 258
Abbildung 7-4: Linguistische Variable für Faktoren mit beschränktem
Wertebereich 264
Abbildung 7-5: Linguistische Variable für Faktoren mit unbeschränktem
Wertebereich 264
Abbildung 7-6: Klassische Gütemaße zur Bestimmung der optimalen
Klassenzahl 270
Abbildung 7-7: Approximierte divisive Klassifikation für a = 0,5 273
Abbildung 7-8: Approximierte divisive Klassifikation für a = 1,0 274
Abbildung 7-9: Approximierte divisive Baumstruktur der inneren Logiken
(a = 0,5) 276
Abbildung 7-10: Szenario einer Rezession 281
Abbildung 7-11: Szenario einer Innovationsoffensive 283
Abbildung 7-12: Szenario einer OPEC-Krise 285
Abbildung 7-13: Szenario einer Fortführung des Status Quo 287
Abbildung A-1: Erweiterte kognitive Karte für den Ölmarkt 325
Tabellenverzeichnis IX
Tabellenverzeichnis
Tabelle 2-1: Varianten und Formen der Determination 20
Tabelle 2-2: Gegenüberstellung von Zukunftsdetermination und Motivation der
Prognose 38
Tabelle 2-3: Beispiele für Typen der Prognose 43
Tabelle 2-4: Arten der Formulierung von Prognosemodellen 46
Tabelle 2-5: Prognosefehler und statistische Maßzahlen der Prognosegüte 56
Tabelle 2-6: Vergleich der Prognoseschemata 74
Tabelle 3-1: Konsistenzmatrix 100
Tabelle 3-2: Korrelationsmatrix 102
Tabelle 3-3: Szenarioliste 103
Tabelle 3-4: Cross-Impact-Matrix 104
Tabelle 3-5: Vergleich der Szenariotechniken 113
Tabelle 5-1: Verfahren zum Ausschluß von Regionen 168
Tabelle 6-1: Instrumente zur Validierung 217
Tabelle 6-2: Vergleich der regelbasierten Szenarioanalyse mit traditionellen
Szenariotechniken 240
Tabelle 7-1: Wichtige Einflußfaktoren für den Ölmarkt 256
Tabelle 7-2: Beispiel der gegenseitigen Einflüsse von Faktoren in den Regeln 266
Tabelle 7-3: Ergänzende technische Gütemaße 272
Tabelle 7-4: Zuteilung der Klassenzentren auf vier Klassen (a = 0,5) 277
Tabelle B-1: Staitwerte für die Simulation 326
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