Rationales Entscheiden: mit 59 Tabellen
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| Hauptverfasser: | , |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Berlin [u.a.]
Springer
2003
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| Ausgabe: | 4., neu bearb. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Springer-Lehrbuch
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XIII, 415 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 3540440232 |
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Kapitel 1: Worum es geht 1
1.0 Zusammenfassung 1
1.1 Was macht Entscheidungen schwierig? 2
1.2 Die Grundprinzipien der präskriptiven Entscheidungstheorie 4
1.2.1 Das Streben nach Rationalität 4
1.2.2 Prozedurale Rationalität 5
1.2.3 Konsistenz der Entscheidungsgrundlagen 6
1.2.4 Dekomposition 9
1.2.5 Subjektivität 10
1.2.6 Unvollständiges Wissen und das Dominanzkonzept 11
1.3 Anwendungen und Praxisrelevanz der präskriptiven
Entscheidungstheorie 13
Kapitel 2: Die Strukturierung des Entscheidungsproblems 15
2.0 Zusammenfassung 15
2.1 Die Grundstruktur 16
2.2 Die Modellierung der Alternativen 17
2.2.1 Das Problem der Alternativenfindung 17
2.2.2 Die Alternativenmenge 18
2.2.3 Einstufige und mehrstufige Alternativen 19
2.3 Die Modellierung der Umwelt 19
2.3.1 Unsicherheit und Wahrscheinlichkeit 19
2.3.2 Zusammengesetzte Ereignisse oder Zustände (Szenarien) 21
2.3.3 Die Multiplikationsregel 22
2.3.4 Ereignisbäume 24
2.3.5 Die Additionsregel 26
2.3.6 Ursachenbäume 27
2.3.7 Die Abhängigkeit des Umweltmodells von den Zielen 29
2.4 Die Modellierung der Konsequenzen 30
2.5 Die Modellierung der Präferenzen 31
2.5.1 Ziele und Präferenzen 31
2.5.2 Zielkonflikte 31
2.5.3 Risikopräferenzen 32
2.5.4 Zeitpräferenzen 32
2.5.5 Abbildung der Präferenzen durch Funktionen 33
2.6 Rekursive Modellierung 33
2.7 Visualisierung von Entscheidungssituationen unter Unsicherheit 35
2.7.1 Nutzen graphischer Darstellungen 35
2.7.2 Die Entscheidungsmatrix 36
2.7.3 Der Entscheidungsbaum 38
VIII Inhaltsverzeichnis
2.7.4 Das Einflußdiagramm 42
Fragen und Aufgaben [[[ ZZZZZZZZ 47
Anwendungsbeispiel: Versteigerung der „Kuniang ZZZZ Z .5O
Kapitel 3: Die Generierung von Zielsystemen 53
3.0 Zusammenfassung 53
3.1 Die Bedeutung von Zielen 53
3.2 Die Generierung von Zielen $4
3.3 Fundamentalziele und Instrumentalziele . Z ..56
3.3.1 Eliminierung von Mittel Ziel Beziehungen.. ... . . . ..Z !..!... ....56
3.3.2 Kontextabhängigkeit von Fundamentalzielen 58
3.4 Anforderungen an Zielsysteme 60
3.5 Zielhierarchien 62
3.6 Arten von Attributen 67
3.6.1 Natürliche und künstliche Attribute....! ZZ ZZZ. 67
3.6.2 Proxy Attribute 68
Fragen und Aufgaben . . . 69
Anwendungsbeispiel: Karriereberatung bei 1 ZZZZZZZZZZZZZ.71
Kapitel 4: Die Generierung und Vorauswahl von Alternativen 73
4.0 Zusammenfassung 7^
4.1 Die Erzeugung aussichtsreicher Alternativen 73
4.2 Ursache Wirkungs Analysen 74
4.2.1 Alternativenerzeugung mittels eines quantitativen
Wirkungsmodells 74
a 1 ?j2 2 Alternativenals Maßnahmenkombinationen.. ..... 77
4.3 Ideal Alternativen 19
4.4 Erweiterung des Kontextes ........ ..... . .!.... 80
4.5 Aufgabenzerlegung g0
4.6 Mehrstufige Alternativen... ...!.. . . .....Z.. . !.. 82
4.7 Kreativitätstechniken ftr Gruppen ZZZ. Z 84
47.1 Brainstorming ZZZZZ.Z! ! 84
4.7.2 Nominal Group Technique.... 05
4.8 Die Vorauswahl von Alternativen ZZZZ.Z 85
48.1 Notwendigkeit der Vorauswahl . !...!. . !. . . 85
4.8.2 Restriktionen und Anspruchsniveaus 86
4.8.3 Dominanz a7
Fragen und Aufgaben *
Anwendungsbeispiel: Mexico CityA^~II~~ZIIIZjn
Kapitel 5: Entscheidung bei Sicherheit und einem Ziel 97
50 Zusammenfassung Q7
5 1 Wertfunktion und Präferenz IZiZZZZZZZZ . 97
Inhaltsverzeichnis IX
5.2 Methoden zur Bestimmung von Wertfunktionen 103
5.2.1 Einfuhrung 103
5.2.2 Die Direct Rating Methode 105
5.2.3 Die Methode gleicher Wertdifferenzen 107
5.2.4 Die Halbierungsmethode 109
5.2.5 Konsistenzprüfung und nichtmonotone Wertfunktionen 110
5.3 Unvollständige Information 111
Fragen und Aufgaben 112
Kapitel 6: Entscheidung bei Sicherheit und mehreren Zielen:
Multiattributive Wertfunktionen 115
6.0 Zusammenfassung 115
6.1 Wertfunktionen für mehrere Attribute 116
6.2 Das additive Modell 117
6.3 Voraussetzungen für die Gültigkeit des additiven Modells 119
6.4 Die Ermittlung der Gewichte 124
6.4.1 Die Einzelwertfunktionen in dem Beispiel „Wahl des
Arbeitsplatzes 124
6.4.2 Ermittlung der Gewichtung nach dem Trade off Verfahren 125
6.4.3 Ermittlung der Gewichte nach dem Swing Verfahren 129
6.4.4 Ermittlung der Gewichte nach dem Direct Ratio Verfahren 130
6.4.5 Verwendung mehrerer Methoden 131
6.5 Unvollständige Information über die Gewichte 131
6.5.1 Der Umgang mit inkonsistenter oder unvollständiger
Information 131
6.5.2 Fehlerminimierung 132
6.5.3 Dominanzprüfung 134
6.5.4 Sensitivitätsanalysen über die Gewichte 137
6.6 Die Abhängigkeit der Gewichte von den Ausprägungsintervallen der
Attribute 139
6.7 Kognitive Verzerrungen bei der Bestimmung der Gewichte 142
6.7.1 Der Bandbreiteneffekt 142
6.7.2 Der Splitting Effekt 142
Fragen und Aufgaben 143
Anwendungsbeispiel: Sicherheitsstandards für öltanker 148
Kapitel 7: Die Generierung von Wahrscheinlichkeiten 151
7.0 Zusammenfassung 151
7.1 Wahrscheinlichkeits Interpretationen 151
7.1.1 Die subjektivistische Interpretation 152
7.1.2 Die frequentistische Interpretation 152
7.1.3 Die symmetrieabhängige Interpretation 154
7.1.4 Subjektive und objektive Wahrscheinlichkeiten 154
7.2 Notwendigkeit der Quantifizierung von Wahrscheinlichkeiten 156
X Inhaltsverzeichnis
7.3 Die Messung subjektiver Wahrscheinlichkeiten 159
7.3.1 Wahrscheinlichkeits und Verteilungsfunktionen 159
7.3.2 Meßmethoden 162
7.3.3 Konsistenzprüfungen und Fehlerreduktion 168
7.3.4 Berechnung von Wahrscheinlichkeiten 169
7.4 Das Theorem von Bayes . . . !l69
7.5 Fehlerquellen bei der Bildung subjektiver Wahrscheinlichkeiten 175
7.5.1 Einführung J75
7.5.2 Unvollständige oder ungeeignete Datenbasis 176
7.5.3 Unkorrekte Verarbeitung von Wahrscheinlichkeiten 177
7.5.4 Unzureichende Kritik an dem eigenen Urteil 179
Fragen und Aufgaben 2gj
Anwendungsbeispiel: Sofortige BlwddmnapetäioniZZZZZZZZZZZZZ. 185
Kapitel 8: Die Simulation der Verteilung einer Zielvariablen 187
8.0 Zusammenfassung .« 7
8.1 Aufgabenstellung ZZZZZZZ. 187
8.2 Diskrete Ereignisvariable: Ein Beispiel ZZZZZZZZZZZZZ. . 189
8.2.1 Berechnung von Verteilungsfunktion und Risikopröfil .. !. 189
8.2.2 Simulation 192
8.3 Simulation bei beliebigen Verteilungen der Ereigriswiablen IZ l94
8.4 Kontinuierliche Ereignisvariablen: Ein Beispiel 196
8.5 Abhängigkeiten zwischen Ereignisvariablen 201
Fragen und Aufgaben 202
Anwendungsbeispiel: Bieten um Butter ZZZZZZ Z ZZZ . 205
Kapitel 9: Entscheidung bei Risiko und einem Ziel 207
9.0 Zusammenfassung 207
9.1 Bewertung riskanter Alternativen ...Z . Z . Z 208
9.2 Die Erwartungsnutzentheorie ZZZ. . . 211
9.2.1 Der Erwartungsnutzen . 211
9.2.2 Axiomatische Grundlagen der Nutzentheorie.! 212
*£J Das Drei Ergebnis Diagramm 217
IrTu Di.eJubjektive Erwartungsnutzentheorie I 220
9.3 Grundbegriffe der Nutzentheorie 222
9.3.1 Das Sicherheitsäquivalent ZZZZ. . . 222
9.3.2 Die Risikoeinstellung 222
9.3.3 Das Risikoeinstellungsmaß von A^rowünd pratt 225
9 4 Die Be«f k°eTtelIUngen ausSewählter Nutzenfunktionen .ZZ ^27
»•« Die Bestimmung der Nutzenfunktion yy7
9.4.1 Die Basis Referenz Lotterie.... ,„
9.4.2 Mittelwert Kettungs Methode....;; 229
9.4.3 Fraktilmethode..... 231
Inhaltsverzeichnis XI
9.4.4 Methode variabler Wahrscheinlichkeiten 232
9.4.5 Lotterievergleich Methode 234
9.4.6 Konsistenzüberprüfung 235
9.4.7 Bestimmung der Nutzenfunktion anhand der Risikoein¬
stellung des Entscheiders 236
9.5 Berechnung der optimalen Alternative 239
9.6 Nutzentheorie und Risiko 242
9.6.1 Zusammenhang zwischen Wert und Nutzenfunktion 242
9.6.2 Risikodefinition bei gleichem Erwartungswert von Lotterien ...244
9.6.3 Nutzen eine Funktion von Wert und Risiko? 245
Fragen und Aufgaben 248
Anwendungsbeispiel: Erdöl und Erdgasexploration bei Phillips Petroleum
Company 254
Kapitel 10: Entscheidung bei Risiko: Unvollständige Information und
mehrere Ziele 257
10.0 Zusammenfassung 257
10.1 Modell für Entscheidung bei Risiko und unvollständiger Information
sowie Sensitivitätsanalyse 257
10.2 Unvollständige Information bezüglich der Wahrscheinlichkeiten P(I)
oder der Nutzenfunktion U(I) 260
10.2.1 Unvollständige Information bezüglich der
Wahrscheinlichkeiten:?© 260
10.2.2 Unvollständige Information bezüglich der
Nutzenfunktion: U(I) 262
10.3 Sensitivitätsanalysen 269
10.4 Entscheidung bei mehreren Zielen 271
10.4.1 Das additive Modell 271
10.4.2 Bedingung des additiven Modells: Additive
Nutzenunabhängigkeit 273
10.4.3 Das multiplikative Modell 275
10.4.4 Bedingung des multiplikativen Modells: Wechselseitige
Nutzenunabhängigkeit 277
Fragen und Aufgaben 278
Anwendungsbeispiel 1: Neunstellige Postleitzahlen 285
Anwendungsbeispiel 2: Vorratshaltung einer Blutbank 288
Kapitel 11: Zeitpräferenzen bei sicheren Erwartungen 291
11.0 Zusammenfassung 291
11.1 Das Problem der Zeitpräferenz. 291
11.2 Die additive intertemporale Wertfunktion 292
11.2.1 Ableitung der additiven intertemporalen Wertfunktion 292
XII Inhaltsverzeichnis
11.2.2 Diskussion der Annahmen der additiven intertemporalen
Wertfunktion 295
11.3 Besondere Formen der additiven intertemporalen Wertfunktion 297
11.3.1 Identische Wertfunktionen in jeder Periode 297
11.3.2 Das Diskontierungsmodell 298
11.3.3 Das Modell von Harvey 301
11.3.4 Ein Vergleich der beiden Axiomensysteme 303
11.4 Bewertung von Zahlungsreihen 307
Fragen und Aufgaben 309
Kapitel 12: Gruppenentscheidungen I: Gemeinsames Entscheiden 311
12.0 Zusammenfassung 311
12.1 Vorteile und Probleme von Gruppenentscheidungen 311
12.1.1 Nachteilige Gruppeneffekte 312
12.1.2 Mögliche Abhilfen 313
12.2 Die gemeinsame Strukturierung des Entscheidungsproblems 314
12.3 Die Generierung eines gemeinsamen Zielsystems 317
12.4 Die Erzeugung von Gruppenwertfunktionen 318
12.4.1 Die Aggregation von individuellen Einzelwertfunktionen 318
12.4.2 Die Generierung gemeinsamer Attributgewichte 321
12.5 Dominanztests 322
12.5.1 Berücksichtigung des gesamten Streubereichs der
Bewertungen 322
12.5.2 Einschränkung des Streubereichs der Bewertungen 323
12.5.3 Ein Beispiel 324
12.6 Die Generierung gemeinsamer Wahrscheinlichkeitsurteile 326
12.7 Finden einer Gruppenentscheidung 329
Fragen und Aufgaben 330
Kapitel 13: Gruppenentscheidungen II: Aggregation Ober individuelle
Entscheidungen 335
13.0 Zusammenfassung 335
13.1 Einführung 335
13.2 Einige Abstimmungsregeln 336
13.2.1 Regel der einfachen Mehrheit 337
13.2.2 Regel der absoluten Mehrheit 337
13.2.3 Regel der Mehrheit der Paarvergleiche 338
13.2.4 Regel der sukzessiven Paarvergleiche 339
13.2.5 Borda Regel 339
13.2.6 Approval Voting 339
13.3 Aggregation individueller ordinaler Präferenzen 340
13.3.1 Arrows Unmöglichkeitstheorem 341
13.32 Arrowsche Bedingungen und mögliche Aggregationsregeln 343
13.3.3 Weitere Kriterien zur Beurteilung von Abstimmungsregeln 344
Inhaltsverzeichnis XIII
13.4 Kardinale Präferenzen 347
13.4.1 Verschiedene Konzepte der Nutzenvergleichbarkeit 348
13.4.2 Möglichkeitstheoreme bei kardinaler Vergleichbarkeit 349
Fragen und Aufgaben 351
Anwendungsbeispiel: Die Hare Regel und das IOC 352
Kapitel 14: Deskriptive Präferenztheorien 357
14.0 Zusammenfassung 357
14.1 Deskriptive Präferenztheorien und rationales Verhalten 357
14.2 Beispiele für von der Risikonutzentheorie abweichendes intuitives
Verhalten 359
14.2.1 Das Allais Paradoxon 359
14.2.2 Das Ellsberg Paradoxon 361
14.2.3 Bias bei Wahrscheinlichkeitsschätzungen 362
14.2.4 Referenzpunkteffekte 364
14.2.5 Übersicht über Phänomene des Entscheidungsverhaltens 366
14.2.6 Relevanz der systematischen Abweichungen der Präferenz
von der Nutzentheorie 372
14.3 (Einige) deskriptive Präferenztheorien: Erweiterungen der
Erwartungsnutzentheorie 374
14.3.1 Prospect Theorie und rangplatzabhängige Nutzentheorien 375
14.3.2 Empirische Untersuchungen zu deskriptiven
Präferenztheorien 388
14.3.3 Disappointment und Regret Theorien 389
14.3.4 Support Theorie 393
14.4 Fazit 394
Fragen und Aufgaben 395
Literaturverzeichnis 399
Sachverzeichnis 413
|
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| author | Eisenführ, Franz 1936- Weber, Martin 1952- |
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