Quantitative Entscheidungsunterlagen auf der Grundlage von Szenarien: Quantitative Entscheidungsunterlagen für unternehmerische Entscheidungen bei unvollkommenen Informationen auf der Grundlage von quantitativen und qualitativen Szenarien

Quantitative Entscheidungsunterlagen auf der Grundlage von Szenarien: Quantitative Entscheidungsunterlagen für unternehmerische Entscheidungen bei unvollkommenen Informationen auf der Grundlage von quantitativen und qualitativen Szenarien

by Reinhart Schultz

Paperback(1987)

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Product Details

ISBN-13: 9783409139151
Publisher: Gabler Verlag
Publication date: 01/01/1987
Series: Betriebswirtschaftliche Forschung zur Unternehmensführung , #18
Edition description: 1987
Pages: 290
Product dimensions: 0.00(w) x 0.00(h) x 0.03(d)

Table of Contents

und Überblick.- 1. Entscheidungsfindung bei unvollkommenen Informationen.- 1.1 Einführende Überlegungen.- 1.2 Entscheider und Umwelt.- 1.3 Teilaufgaben zur Vorbereitung von Entscheidungen.- 1.4 Erarbeitung von Entscheidungsunterlagen.- 1.4.1 Strukturelle Aspekte.- 1.4.2 Prozessuale Aspekte.- 1.5 Entscheidungsvorgänge und Informationszuwachs im Zeitablauf.- 2. Strukturen quantitativer Entscheidungsunterlagen.- 2.1 Qantitative Aussagen und mathematische Modellierung.- 2.2 Bausteine zur Entwicklung quantitativer Entscheidungsunterlagen.- 2.2.1 Überblick.- 2.2.2 Ergebnisformulierung.- 2.2.3 Bedingungsformulierung.- 2.2.4 Extremalprinzipien.- 2.3 Zusammenfassung quantitativer Überlegungen zu Entscheidungsunterlagen.- 3. Ein allgemeines Modell für die Entwicklung von quantitativen Entscheidungsunterlagen auf der Grundlage von quantitativen Szenarien.- 3.1 Der Handlungsspielraum des Entscheiders.- 3.2 Ermittlung von quantitativen Handlungskonsequenzen.- 3.2.1 Daten und Datenszenarien.- 3.2.2 Konstruktion von Datenszenarien.- 3.2.3 Gründe für Datenunsicherheit.- 3.3 Handlungsstrategien.- 3.3.1 Informationszuwachs im Zeitablauf, die Berücksichtigung zukünftiger Handlungsweisen und der Begriff der Handlungsstrategie..- 3.3.2 Modellierung von Handlungsstrategien.- 3.4 Das gesamte Modell.- 4. Wahrscheinlichkeitsurteile.- 4.1 Auswahl der betrachteten Datenszenarien aufgrund fundamentaler qualitativer Wahrscheinlichkeitsurteile.- 4.2 Differenzierende Wahrscheinlichkeitsurteile.- 4.2.1 Überblick.- 4.2.2 Qualitative Wahrscheinlichkeitsurteile durch ordinale Wahrscheinlichkeitsaussagen.- 4.2.2.1 Vollständige ordinale Wahrscheinlichkeitsurteile.- 4.2.2.2 Zur Formulierbarkeit vollständiger ordinaler Wahrscheinlichkeitsurteile.- 4.2.2.3 Anzahl alternativer Ereignisse und Schematisierung von Wahrscheinlichkeitsurteilen.- 4.2.3 Kardinal quantifizierte Wahrscheinlichkeitsaussagen.- 4.2.3.1 Wahrscheinlichkeitsmaße und Wahrscheinlichkeitsverteilungen.- 4.2.3.2 Wahrscheinlichkeitsurteile durch Angabe einer Menge von Wahrscheinlichkeitsmaßen.- 5. Bekannte Anwendungskonzepte und Aggregationsprinzipien für den Umgang mit Datenunsicherheit.- 5.1 Überblick.- 5.2 Deterministische Ansätze als Grundlage für Analysen bei Datenunsicherheit.- 5.2.1 Ausgangspunkt.- 5.2.2 Alternativrechnungen.- 5.2.3 Sensitivitätsanalysen und parametrische Analysen.- 5.3 Ereignisorientierte Ergebnisformulierung.- 5.3.1 Ausgangspunkt.- 5.3.2 Kritische Werte.- 5.3.3 Wahrscheiniichkeitsaussagen.- 5.4 Ergebnisformulierung durch Kennzahlen der Wahrscheinlichkeitsverteilung von Ergebnis- und Zielgrößen.- 5.5 Ergebnisformulierung mit Nutzenfunktionen.- 5.5.1 Nutzenfunktionen.- 5.5.2 Deterministische Nutzenbewertung.- 5.5.3 Einige Entscheidungskriterien als Nutzenmaximierungsmodelle..- 5.5.3.1 Ausgangspunkt.- 5.5.3.2 Das „Maximin“-Kriterium.- 5.5.3.3 Das Bernoulli-Kriterium und eine Hybridform zwischen Bernoulli-Kriterium und „Maximin“-Kriterium.- 5.6 Ergänzende Anmerkungen.- 6. Integration quantitativer Beschreibung und qualitativer Handhabung unvollkommener Information auf der Grundlage von Szenarien.- 6.1 Ausgangspunkt.- 6.2 Umweltszenarien als Ansatzpunkt für eine qualitative Handhabung unvollkommener Information.- 6.3 Quantitative Charakterisierung von Umweltszenarien durch Gruppen von Datenszenarien.- 6.4 Ungünstige Werteausprägungen als eine auf Umweltszenarien bezogene Ergebnisformulierung.- 6.4.1 Darstellung.- 6.4.2 Diskussion.- 6.4.2.1 Grundsätzliche Anmerkungen und vergleichende Überlegungen.- 6.4.2.2 Ein- und mehrdimensionale Ergebnisgrößen.- 6.4.2.3 Zieladäquate Repräsentierung der Gruppen von Datenszenarien durch einzelne Datenszenarien.- 6.4.2.4 Effiziente Lösungen.- 6.4.3 Anmerkungen zur praktischen Anwendung.- 6.5 Optimierende Ausnutzung von Freiheitsgraden bei der Definition von Umweltszenarien durch Gruppen von Datenszenarien.- 6.5.1 Eine Maßzahl für den Informationsverlust durch Gruppierung von Datenszenarien.- 6.5.2 Optimale Zuordnung von Datenszenarien zu Umweltszenarien bei gegebener Anzahl von Umweltszenarien.- 6.6 Zur optimalen Anzahl von Umweltszenarien.- 6.6.1 Informationsgehalt, Komplexität und Wahrscheinlichkeitsurteile als Einflußfaktoren.- 6.6.2 Quantitative Charakterisierung der Komplexität des Auswahlaktes unter den Handlungsalternativen.- 6.6.3 Zur Notwendigkeit eines Ausgleichs zwischen der Formulierbar-keit von Wahrscheinlichkeitsurteilen, der Komplexität des Auswahlaktes und der Inkaufnahme von Informationsverlusten.- 7. Beispiele zu dargestellten Problemen und Konzepten.- 7.1 Zur Problematik einer Ermittlung von effizienten Lösungen durch Erwartungswerte.- 7.2 Ordinale Wahrscheinlichkeitsdominanz.- 7.3 Unterscheidbarkeit stochastisch indifferenter Handlungsalternativen durch Gruppierung von Datenszenarien.- 7.4 Vergleich verschiedener Ergebnisaggregationen zur Handhabung von Datenunsicherheit.- 7.5 Zur Problematik einer Charakterisierung von Datenszenarien als „günstig“ oder „ungünstig“.- 7.6 Flexible Planung bei einem Kontinuum von Datenszenarien.- 7.7 Preispolitische Entscheidung bei erheblicher Unsicherheit über Marktvolumen und Konkurrenzverhalten.- 7.8 Entscheidung über eine Diversifikation auf der Grundlage einer flexiblen Planung von szenarienorientiert-effizienten Handlungsstrategien.- 7.8.1 Problemstellung.- 7.8.2 Grundstruktur der quantitativen Planung.- 7.8.3 Aufbau des linearen Planungsmodells.- 7.8.4 Auswertung des Planungsmodells.- 7.9 Optimale Zusammenfassung von Datenszenarien zu Gruppen.- 7.9.1 Beispiel für eine kontinuierüche Gesamtmenge von Datenszenarien.- 7.9.2 Beispiel für die Anwendung eines gemischt-ganzzahligen Optimierungsansatzes zur Lösung des diskreten Gruppierungsproblems.- Symbolverzeichnis.

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