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Entscheidungsregeln

Entscheidungsregeln sind Regeln, nach denen der Entscheidungsträger seine Entscheidungen treffen kann. Nach dem Grad der Information über die Umweltsituationen unterscheidet man: (Entscheidungssituationen)

1. Entscheldungsregeln unter Sicherheit: Als Maximierungsproblem lautet die Entscheidungsfunktion (Zielfunktion): Produziere die Menge, die den maximalen Gewinn erbringt, wenn der Gewinn als Differenz von Erlös und Kosten definiert ist, wobei der Erlös und die Kosten näher erklärt werden. Als Minimierungsproblem lautet die Entscheidungsfunktion: Produziere die Menge, die bei gegebenem Erlös minimale Kosten verursacht.

2. Entscheidungsregeln unter Risiko Bei den Entscheidungsregeln unter Risiko liegen Wahrscheinlichkeitswerte pj 0 für die jeweiligen Umweltsituationen vor. Es lassen sich verschiedene Regeln aufzeigen: Bayes-Prinzip (Erwartungswertprinzip), Bernoulli-Prinzip

3. Entscheidungsregeln unter Ungewißheit

Bei den Entscheidungsregeln unter Ungewißheit sind Wahrscheinlichkeitswerte pj für die Umweltsituationen unbekannt. Das Entscheidungsproblem dieser Entscheidungssituation läßt sich mit Hilfe folgender Regeln lösen: Diese Regeln führen zu unterschiedlichen optimalen Aktionen. Es stellt sich die Frage, mit welcher Regel das "richtige" Ergebnis gefunden werden kann. Diese Frage läßt sich nicht allgemein beantworten. Die gefundene Lösung des betreffenden Entscheidungsproblems ist Ausdruck der besonderen Einstellung des Entscheidungsträgers und damit jeweils richtig.

Ist bei der Bestimmung einer optimalen Aktion keine Aktion vorhanden, die alle anderen Aktionen dominiert (Dominanz), so werden Entscheidungsregeln (Zielfunktionen) benötigt. Im folgenden werden nur Entscheidungssituationen unter Risiko und Unsicherheit berücksichtigt. Es wird des weiteren nur ein Zeitpunkt sowie ein Ziel zugrund egelegt (Entscheidungsmodelle). Um konkrete Entscheidungsregeln unter Risiko und Unsicherheit zu bilden, sind folgende 4 Schritte zu beachten:
a) Zunächst sind die Verteilungen der einzelnen Zeilen der Entscheidungsmatrix durch geeignete Kennzahlen K zu ersetzen. Bei Risiko handelt es sich um Wahrscheinlichkeitsverteilungen, bei Unsicherheit um Ergebnisverteilungen. Für die in der iten Zeile (i=l,. . ., m) der Entscheidungsmatrix stehende Verteilung E sind k Kennzahlen zu finden: K, (E,), K2(E,),. . ., Kj (E,). Es ist zu berücksichtigen, daß Verteilungen dann als gleich anzusehen sind, wenn sie in ihren Kennzahlen übereinstimmen. wird etwa der mathematische Erwartungswert als einzige Kennzahl ausgewählt, so sind alle Wahrscheinlichkeitsverteilungen dann gleich, wenn ihre Erwartungswerte identisch sind. Tendenziell werden Verteilungen um so schärfer charakterisiert und kommen Unterschiede um so deutlicher zum Ausdruck, je mehr Kennzahlen verwendet werden. Allerdings steht dem oft die Forderung nach einer leichten Handhabbarkeit der zu bildenden Zielfunktionen entgegen.

b) werden mehrere Kennzahlen ausgewählt, so ist ihre Verknüpfung im Rahmen der präskriptiven Entscheidungstheorie oftmals synonym mit Zielfunktion verwendete Regel, nach der aus einer vorgegebenen Menge von Handlungsalternativen aj (i = 1,2,..m), die jeweils durch eine Verteilung Ei alternativ möglicher Ergebnisse gekennzeichnet sind ( Entscheidungsma- trix), die Optimalalternative zu bestimmen ist. Dazu wird im einfachsten Fall für jede Handlungsalternative 2L[ mittels einer im Hinblick auf die zugehörigen Ergebnisverteilungen Ei definierten Präferenzfunktion O(E) ein Präferenzwert Cf) i = 0(Ej) berechnet. Andere Entscheidungsregeln sehen vor, dass für die Ergebnisverteilungen Ei zunächst bestimmte Kennzahlen ermittelt werden (z. B. mathematischer Erwartungswert, Varianz u. ä.) und O als Funktion dieser Kennzahlen und damit indirekt als Funktion der Ei definiert wird. Je nach dem ausserdem anzugebenden Optimierungskriterium werden dann der "beste", z.B. höchste oder niedrigste Präferenzwert und damit die Optimalalternative ermittelt. Zu den bekanntesten Entscheidungsregeln für Ungewissheitssituationen zählen das Mini-Max-Prinzip,  Hurwicz-Prinzip,  Laplace-Prinzip und  Savage-Niehans-Prinzip. Wie obiges Beispiel zeigt, können diese Regeln zu übereinstimmenden (Fall 1), u. U. aber auch zu einander widersprechenden (Fall 2) Handlungsempfehlungen führen. Beispiel: Neben den folgenden Entscheidungsmatrizen, die jeweils Gewinngrössen enthalten, sind die Präferenzwerte angegeben, die sich nach den vier genannten Regeln ergeben; zudem sind die Präferenzwerte der jeweiligen Optimalalternative gekennzeichnet. Zu den bekanntesten Entscheidungsregeln für Risikosituationen zählen das Bernoulli-Prinzip sowie das A- und das fx-o- Prinzip. 

Literatur: Bamberg, Coenenberg, A., Betriebswirtschaftliche Entscheidungslehre, 7. Aufl., München 1992. Bitz, M., Entscheidungstheorie, München 1981. Schneeweiss, H., Entscheidungskriterien bei Risiko, Berlin u.a. 1967.

Kaufentscheidungsheuristiken 8963Entscheidungsunterstützungssysteme (EUS)8963 computerbasierte Systeme zur Unterstüt­zung der Entscheidungsfunktion im Bereich der Marketingplanung. Man unterscheidet zwei Entwicklungsstu­fen: Datenbasierte Systeme (Decision Sup­port Systems) und Wissensbasierte Systeme (Expertensysteme). Die konzeptionellen Grundlagen der daten­basierten Systeme sind in den 70 er Jahren ge­legt worden, nachdem mit dem Konzept des Decision Calculus ein wegweisender Bei­trag zur Förderung der Modellakzeptanz im Marketing geleistet worden war. Ziel des Einsatzes von datenbasierten Systemen ist die Unterstützung von Entscheidungs­trägern bei der Bearbeitung von nur ge­ring strukturierten Entscheidungsproble­men durch die Erweiterung ihrer kognitiven Fähigkeiten(Intelligenzverstärkerfunktion). Dazu wird dem Benutzer angeboten, Daten aus einer Datenbank (Marketinginforma­tionssysteme) für seine Problemstellungen abzurufen sowie diese mit bestimmten Me­thoden nach Wahl des Nutzers aufzuberei­ten und/oder in Entscheidungsmodelle ein­zubringen, wobei der Nutzer stets eigenes Erfahrungswissen über relevante Zusam­menhänge einbringen kann (z. B. über Para­metereingaben bei Marktreaktionsfunktionen). Ein datenbasiertes System besteht also for­mal aus vier Komponenten: einer Daten­bank, einer Modellbank, die die bekannte­sten Modelle zur Beschreibung und Lösung von Marketingproblemen enthält, einer Methodenbank, in der insb. statistische Ver­fahren zur Aufbereitung und Analyse von Daten enthalten sind und einer Benutzer­schnittstelle, durch die der Marketingmana­ger mit dem System in Dialog tritt. Wissensbasierte Systeme stellen eine jüngere Entwicklungsstufe der Entscheidungsunter- stützungssysteme dar. Es ist ihr Ziel, das Fachwissen, die Erfahrungen und die Pro­blemlösungsstrategien von Experten auf ei­nem eng umfaßten Gebiet zu kodifizieren und durch Softwaresysteme (Expertensy­steme) einem breiteren Personenkreis zur Verfügung zu stellen. Expertensysteme sind also Intelligenzmultiplikatoren. Dabei ste­hen eher qualitative Wissensinhalte, Erfah­rungen und Heuristiken im Vordergrund. Die zugrundeliegenden Problemstellungen entziehen sich typischerweise einer Model­lierung.           Literatur; Gaul, W.; Both, M., Computergestütz­tes Marketing, Berlin u. a. 1990.

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