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ENTSCHEIDUNGSTHEORIE Teil 3c Prof. Dr. Steffen Fleßa Lst. für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre und Gesundheitsmanag PowerPoint Presentation
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ENTSCHEIDUNGSTHEORIE Teil 3c Prof. Dr. Steffen Fleßa Lst. für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre und Gesundheitsmanag

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ENTSCHEIDUNGSTHEORIE Teil 3c Prof. Dr. Steffen Fleßa Lst. für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre und Gesundheitsmanagement Universität Greifswald. Gliederung. 3 Konzepte der Entscheidungstheorie 3.1 Grundmodell der Entscheidungstheorie 3.2 Entscheidung bei eindimensionalen Zielsystemen

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ENTSCHEIDUNGSTHEORIETeil 3cProf. Dr. Steffen FleßaLst. für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre und GesundheitsmanagementUniversität Greifswald

gliederung
Gliederung

3 Konzepte der Entscheidungstheorie

3.1 Grundmodell der Entscheidungstheorie

3.2 Entscheidung bei eindimensionalen Zielsystemen

3.3 Mehrdimensionale Zielsysteme

3.4 Nutzentheorie

3.4.1 Grundlagen

3.4.2 Ausgewählte Verfahren

3.4.3 Bernoulli-Prinzip

3 4 1 grundlagen
3.4.1 Grundlagen
  • Prinzip: Bislang gingen wir davon aus, dass das Ergebnis einer Alternative i bei Umweltzustand j und Ziel h maßgeblich für die Entscheidung sei. In der Realität entscheiden wir jedoch nicht auf Grundlage des Ergebnisses, sondern auf Grundlage des Nutzens, den dieses Ergebnis liefert.
alternativen
Alternativen
  • Nutzen ist eine lineare Funktion des Ergebnisses durch den Ursprung:
    • Ergebnis ist ein gutes Surrogat für den Nutzen
  • Nutzen ist eine monotone Funktion des Ergebnisses:
    • Ergebnis ist kein vollständiges Surrogat für den Nutzen, jedoch ein Anhaltspunkt
  • Nutzen ist keine monotone Funktion des Ergebnisses:
    • Ergebnis darf in keinem Fall als Surrogat für den Nutzen verwendet werden
nutzentheorie
Nutzentheorie
  • Nutzenfunktion (= Präferenzfunktion):
  • Nutzentheorie: Lehre von der Entwicklung von Nutzenfunktionen
varianten unsicherheit ziele
Varianten: Unsicherheit, Ziele
  • Sicherheit und ein Ziel
  • Sicherheit und mehrere Ziele
  • Unsicherheit und mehrere Ziele
pr ferenzarten
Präferenzarten
  • Höhenpräferenz
    • Abbildung des Nutzens in Abhängigkeit von der Ergebnishöhe
  • Artenpräferenz
    • Gewichtung von Zielen
  • Risikopräferenz
    • Abbildung der Risikoeinstellung des Entscheiders
  • Zeitpräferenz
    • Abbildung der Gegenwartsorientierung des Entscheiders
beispiel partnerwahl
Beispiel: Partnerwahl
  • Artenpräferenz
    • Ziele
      • Ziel 1: Reichtum
      • Ziel 2: Schönheit
      • Ziel 3: Nettigkeit
    • Wie wichtig sind mir diese Ziele im Verhältnis zueinander?
      • λ1=0,2
      • λ2=0,3
      • λ3=0,5
beispiel partnerwahl11
Beispiel: Partnerwahl
  • Höhenpräferenz
    • Für jedes Ziel: wie viel nützt mir ein bestimmtes Niveau?
beispiel partnerwahl12
Beispiel: Partnerwahl
  • Zeitpräferenz
    • Reichtum, Schönheit und Nettigkeit verändern sich im Zeitablauf, z. B. Schönheit:
beispiel partnerwahl13

Hohe Zeitpräferenz: wähle Person 1

Niedrige Zeitpräferenz: Wähle Person 3

Beispiel: Partnerwahl
  • Zeitpräferenz
    • Reichtum, Schönheit und Nettigkeit verändern sich im Zeitablauf
beispiel partnerwahl14
Beispiel: Partnerwahl
  • Risikopräferenz
    • für alle Ziele müssen die möglichen Umweltzustände bewertet werden, z. B. Lebenseinkommen und -vermögen
beispiel partnerwahl15

Angsthase: Person 1 (da hat man auf jeden Fall etwas!)

Bungee-Springer: Person 4

Beispiel: Partnerwahl
  • Risikopräferenz
    • für alle Ziele müssen die möglichen Umweltzustände bewertet werden, z. B. Lebenseinkommen und -vermögen
terminologie
Terminologie
  • Grundsatz: nicht einheitlich
  • Eisenführ und Weber
    • Wertfunktion: Abbildung der Höhenpräferenz bei einer Entscheidung unter Sicherheit
    • Nutzenfunktion: Abbildung der Höhenpräferenz bei einer Entscheidung unter Unsicherheit
  • Klein und Scholl:
    • Nutzenfunktion = Wertfunktion
voraussetzungen zur ermittlung einer nutzenfunktion
Voraussetzungen zur Ermittlung einer Nutzenfunktion
  • Vollständige Präferenzordnung
    • Eine Präferenzordnung ist vollständig, wenn der Entscheider für jedes Paar möglicher Ergebnisse eines gegenüber dem anderen strikt präferiert oder beide als gleichwertig erachtet.
    • ei» ej : Ergebnis i ist besser als Ergebnis j
    • ei~ ej : Ergebnis i ist gleichwertig mit Ergebnis j
voraussetzungen zur ermittlung einer nutzenfunktion forts
Voraussetzungen zur Ermittlung einer Nutzenfunktion (Forts.)
  • Transitive Präferenzordnung
    • Falls ein Entscheider ein Ergebnis ei gegenüber Ergebnis ej präferiert und Ergebnis ej gegenüber Ergebnis ek, so muss er auch Ergebnis ei gegenüber Ergebnis ek präferieren
    • Falls ei» ej und ej» ek ei» ek
    • Gegenteil: Inkonsistenz
ordinale nutzenfunktion
Ordinale Nutzenfunktion
  • Vollständige und transitive Präferenzordnungen erlauben die Entwicklung einer ordinalen Nutzenfunktion
    • ei» ej : u(ei) > u(ej)
    • ei~ ej : u(ei) = u(ej)
umgang mit zielkonflikten
Umgang mit Zielkonflikten
  • Dominanzmodelle
    • Absolute Dominanz von Alternativen
    • Outranking-Modelle
  • Kompromissmodelle
    • Synonym: Multicriteria decision making; Multiobjective decision making)
    • Bespiele:
      • Lexikographische Ordnung
      • Zielgewichtung
      • Goal Programming
  • Multiattributive Methoden
    • Synonym: Multiattributive decision making; Multiattributive utility theory (MAUT)
    • Inhalt: Ermittlung einer Gesamtnutzenfunktion
entscheidungsvorbereitung bei multiattributive utility theory
Entscheidungsvorbereitung bei Multiattributive Utility Theory
  • Ermittlung der Einzelnutzenfunktionen

 Höhenpräferenz

  • Ermittlung der Gesamtnutzenfunktion bei Zielkonflikt

 Artenpräferenz

  • Ermittlung der Risikonutzenfunktion bei Unsicherheit

 Risikopräferenz

  • Ermittlung der Zeitnutzenfunktion bei mehrperiodigen Entscheidungen

 Zeitpräferenz

methoden zur ermittlung der h henpr ferenz berblick
Methoden zur Ermittlung der Höhenpräferenz: Überblick
  • Inhalt: Entwicklung einer Einzelnutzenfunktion (für jedes Ziel)
  • Verfahren
    • Direct Rating
    • Kategoriebasierte Ansätze (z. B. Schulnoten)
    • Halbierungsmethode
    • Methode gleicher Wertdifferenzen
    • Analytic Hierarchy Process (AHP)
methoden zur ermittlung der artenpr ferenz berblick
Methoden zur Ermittlung der Artenpräferenz: Überblick
  • Inhalt: Entwicklung einer multiattributiven Gesamtnutzenfunktion
  • Verfahren
      • Direct Rating
      • AHP
      • Trade-Off-Verfahren
      • Swing-Verfahren
probleme der nutzenermittlung
Probleme der Nutzenermittlung
  • Sachlich inkonsistente Aussagen (fehlende Transitivität)
  • Unscharfe Aussagen (Fuzzy logic)
  • Zeitlich inkonsistente Aussagen (heute so, morgen so)
  • Laborsituationen („Würden Sie das kaufen?“)
3 4 2 ausgew hlte verfahren
3.4.2 Ausgewählte Verfahren
  • 3.4.2.1 Outranking-Methoden
  • 3.4.2.2 Direct Rating
  • 3.4.2.3 Halbierungsmethode
  • 3.4.2.4 Methode gleicher Wertdifferenzen
  • 3.4.2.5 AHP
3 4 2 1 outranking methoden
3.4.2.1 Outranking-Methoden
  • Wort: Im Rang überragen (z. B. Militär)
  • Einordnung: Es wird keine „echte“ Nutzenfunktion ermittelt. Wenn der Abstand zwischen zwei Alternativen einen bestimmten Grenzwert übersteigt, wird die Alternative als absolut besser gewertet
  • Beispiele: ELECTRE; PROMETHEE
3 4 2 2 direct rating
3.4.2.2 Direct Rating
  • Inhalt: Verfahren zur Ermittlung einer Nutzenfunktion durch direkte Zuweisung von Nutzwerten; Grundsätzlich zur Bestimmung von Einzelnutzenfunktionen und Zielgewichten geeignet
  • Sehr (zu?) einfach
  • Vorgehen:
    • Bewerte beste und schlechteste Handlungsalternative mit 100 bzw. 0 Punkten
    • Ordne allen Ergebnissen dazwischen direkt einen Wert zwischen 0 und 100 zu
    • [0,1]-Brandbreitennormierung: Wert / 100
direct rating schokoladenkonsum
Direct Rating: Schokoladenkonsum
  • keine Schoko: 0 Punkte
  • eine Tafel: 100 Punkte
  • 1 Rippe: 25 Punkte
  • 2 Rippen: 45 Punkte
  • 3 Rippen: 65 Punkte
  • 4 Rippen: 80 Punkte
  • 5 Rippen: 90 Punkte
  • 6 Rippen: 100 Punkte
  • 7 Rippen: 70 Punkte („Mir ist schlecht!“)
3 4 2 3 halbierungsmethode
3.4.2.3 Halbierungsmethode
  • Syn.: Medianmethode
  • Einordnung: Methode zur Bestimmung der Einzelnutzenfunktion
  • Vorgehen:
    • Schlechteste Ausprägung des betrachteten Zieles = 0
    • Beste Ausprägung = 1
    • Schätzung des Nutzenmedians, d.h. des Wertes, bei dem der Nutzen die Hälfte des Gesamtnutzens ist
halbierungsmethode forts
Halbierungsmethode (Forts.)
  • Vorgehen (Forts.)
    • für jedes Teilintervall (0-0,5; 0,5-1) wiederum Angabe des entsprechenden Medians
    • Weitere Aufteilung, bis ausreichende Genauigkeit erreicht ist
halbierungsmethode schokoladenkonsum
Halbierungsmethode: Schokoladenkonsum

Frage 1: Bei welchem Schokoladenkonsum fühlst du dich am besten?

Frage 2: Bei welchem Schokoladenkonsum fühlst du Dich am schlechtesten?

halbierungsmethode schokoladenkonsum33
Halbierungsmethode: Schokoladenkonsum

Frage 3: Bei welchem Schokoladenkonsum hast Du genau halb so viel Freude wie im Maximum?

 2,5 Rippen

halbierungsmethode schokoladenkonsum34
Halbierungsmethode: Schokoladenkonsum

Frage 5: Welcher Schokoladenkonsum teilt den Nutzenzuwachs von 2,5 auf 6 Rippen Schokolade genau in der Hälfte?  4,5 Rippen

Frage 4: Bei welchem Schokoladenkonsum hast Du genau halb so viel Freude wie bei der Hälfte?

 1 Rippe u. 1 Stück

3 4 2 4 methode gleicher wertdifferenzen
3.4.2.4 Methode gleicher Wertdifferenzen
  • Einordnung: Methode zur Bestimmung der Einzelnutzenfunktion
  • Vorgehen:
    • Bestimmung der schlechtesten Ausprägung. Nutzen = 0
    • Erhöhe das Ergebnis um einen bestimmten Betrag (z. B. zwei zusätzliche Urlaubstage). Der Nutzen hiervon sei als eins definiert.
    • Der Entscheider muss angeben, bei welchem Wert er eine Nutzenverdoppelung annimmt, d.h. gesucht ist x3, so dass U(x3) = 2;
    • Suche weitere xi, so dass jeweils gilt: U(xi) = i
    • Führe eine Bandbreitennormierung auf [0,1] durch
gleiche wertdifferenzen schokoladenkonsum
Gleiche Wertdifferenzen: Schokoladenkonsum

Frage 1: Bei welchem Schokoladenkonsum fühlst du Dich am schlechtesten?

gleiche wertdifferenzen schokoladenkonsum37
Gleiche Wertdifferenzen: Schokoladenkonsum

Annahme: Zwei Rippen bringt Dir einen Nutzen von 1.

Frage 2: Wie viele Rippen musst Du essen, um diesen Nutzen zu verdoppeln?

 4,5 Rippen

3 4 2 5 ahp
3.4.2.5 AHP
  • Besonderheiten
    • Berücksichtigung der kompletten Zielhierarchie durch paarweisen Vergleich aller Ziele und Alternativen
    • Ermittlung von Arten- und Höhenpräferenz in einem Schritt
    • Inkonsistenzen des Entscheiders können berücksichtigt werden und „stören“ das Verfahren nicht
paarweiser vergleich
Paarweiser Vergleich
  • Für jedes Paar von Alternativen bzw. Zielen wird eine Frage gestellt, z. B.
    • Wie beurteilen Sie das Verhältnis von Prestige und Benzinverbrauch?
      • gleichwichtig: 1 Punkt
      • etwas wichtiger: 3 Punkte; etwas unwichtiger: 1/3 Punkte
      • wichtiger: 5 Punkte; unwichtiger: 1/5 Punkte
      • viel wichtiger: 7 Punkte; viel unwichtiger: 1/7 Punkte
      • extrem wichtiger: 9 Punkte; extrem unwichtiger: 1/9 Punkte
vergleichsmatrizen
Vergleichsmatrizen

Hier: keine Inkonsistenzen, d.h. aij=1/aji;

Inkonsistenzen können mathematisch beseitigt werden

einfachste berechnung der nutzen und gewichte
Einfachste Berechnung der Nutzen und Gewichte

λ1=0,64;

λ2=0,23;

λ3=0,13;

  • Zeilensummen: A1: 4,5; A2: 1,44; A3: 12; Normierung:
  • U(A1)= 4,5/(4,5+1,44+12)=0,25; U(A2)=1,44/(4,5+1,44+12)=0,08;
  • U(A3)= 12/(4,5+1,44+12)=0,67
klassisches beispiel
Klassisches Beispiel
  • Saaty (1977): Abstände zwischen Städten
  • Befragung von Amerikanern bzgl. des relativen Abstandes zwischen Städten, z. B.
    • Die Strecke New York – Washington ist
      • gleich weit wie die Strecke New York – Boston
      • etwas weiter als die Strecke New York – Boston
      • deutlich weiter als die Strecke New York – Boston
      • viel weiter als die Strecke New York – Boston
      • sehr viel weiter als die Strecke New York – Boston
    • Für viele Städte und Strecken
  • Auswertung über AHP führte tatsächlich zu annähernd richtigen Entfernungen
bewertung ahp
Bewertung AHP
  • Zeilensumme ist unbefriedigend; bessere Verfahren existieren, insb. über Eigenwerte der Matrizen
  • Sehr aufwendige Befragungen
  • Grundsätzlich für wissenschaftliche Untersuchungen relevant, kaum für betriebswirtschaftliche Praxis
abgrenzung ahp conjoint analysis
Abgrenzung AHP – Conjoint Analysis
  • Hinweis: Conjoint Analysis findet sich kaum in Entscheidungslehrbüchern, jedoch in der Marketingliteratur
  • AHP: vollständiger paarweiser Vergleich
  • Conjoint: Ranking von ganzen Eigenschaftsbündeln
beispiel zwei farben zwei gr en
Beispiel: zwei Farben, zwei Größen
  • AHP:
    • Farbe:
      • rot ist gleich schön wie blau
      • rot ist etwas schöner als blau
      • rot ist deutlich schöner als blau
      • rot ist viel schöner als blau
      • rot ist sehr viel schöner als blau
    • Größe:
      • groß ist gleich gut wie klein
      • groß ist etwas besser als klein
      • groß ist deutlich besser als klein
      • groß ist viel besser als klein
      • groß ist sehr viel besser als klein
  • Conjoint:
    • Bringe in eine Reihenfolge:
      • Kleines, rotes Auto
      • Kleines, blaues Auto
      • Großes, rotes Auto
      • Großes, blaues Auto
bewertung nutzentheorie
Bewertung Nutzentheorie
  • Anwendung:
    • Finanzierungstheorie (Risikoneigung; optimales Wertpapierportfolio)
    • Marktforschung
    • Gesundheitsökonomik
  • Praxis des kommerziellen Betriebes: kaum
multi attributive decision support
Multi-Attributive-Decision-Support
  • Entwicklung: jüngere Entscheidungstheorie
    • Präferenzen sind nicht bekannt
    • Präferenzen sind nicht stabil
    • Anwender entscheidet
  • Vorgehen:
    • Entscheidungstheoretiker entwickeln Menge der Pareto-optimalen Lösungen (Ausschluss dominierter Lösungen)
    • Entscheider erhält interaktives Werkzeug zur intuitiven Auswahl der Entscheidungsalternative
    • Beispiel: Radiotherapieplanung
radiotherapieplanung
Radiotherapieplanung
  • Ziele
    • Maximale Bestrahlung des Krebses
    • Minimale Bestrahlung des umliegenden Gewebes
    • Minimale Bestrahlungsdauer
  • Zielkonflikt: Aus physikalischen Gründen ist keine alle Ziele gleichermaßen befriedigende Lösung möglich
  • Alternativen:
    • Verschiedene Einstrahlwinkel
    • Verschiedene Bestrahlungsdauern
    • Verschiedene Bestrahlungsstärken
radiotherapieplanung was muss geplant werden
Radiotherapieplanung: was muss geplant werden?
  • medizinische Parameter
    • Kurativdosis, Toleranzdosen
    • Dosisfraktionierung
  • physikalische Parameter
    • Einstrahlgeometrie
    • Intensitätsprofile
radiotherapieplanung traditionelles vorgehen
Radiotherapieplanung: traditionelles Vorgehen
  • Radiologe „überlegte“ sich ein Bestrahlungsregime
    • Problem: oftmals ineffiziente Lösungen
  • formal:
    • Verdichtung auf eine gewichtete Wertungsfunktion

Abweichung von homogener Dosisverteilung im Zielvolumen

radiotherapieplanung traditionelles vorgehen53
Radiotherapieplanung: traditionelles Vorgehen
  • Radiologe „überlegte“ sich ein Bestrahlungsregime
    • Problem: oftmals ineffiziente Lösungen
  • formal:
    • Verdichtung auf eine gewichtete Wertungsfunktion

Abweichung von idealer kurativer Dosis

radiotherapieplanung traditionelles vorgehen54
Radiotherapieplanung: traditionelles Vorgehen
  • Radiologe „überlegte“ sich ein Bestrahlungsregime
    • Problem: oftmals ineffiziente Lösungen
  • formal:
    • Verdichtung auf eine gewichtete Wertungsfunktion

Risiken, Abweichung von idealen Toleranzen

radiotherapieplanung traditionelles vorgehen55
Radiotherapieplanung: traditionelles Vorgehen
  • Problem: Unnatürliche Gewichte wi müssen durch eine zeitaufwändige Suche- und Verwerfe-Strategie gefunden werden
    • erlauben keine dynamische Planung
    • erlauben nicht die Diskussion von Trade-offs zwischen den einzelnen Zielfunktionen Fi
radiotherapieplanung neuer ansatz
Radiotherapieplanung:neuer Ansatz
  • Definition:

F = (FU , FL, F1 , F2 , ... , FK) heißt Pareto-optimal oder effizient, falls es keine Verbesserung eines F - Eintrags gibt ohne mindestens einen anderen zu verschlechtern

radiotherapieplanung vorgehen
Radiotherapieplanung:Vorgehen

Schritt 1: Ermittlung der effizienten Lösungen durch mathematische Optimierung

radiotherapieplanung vorgehen58
Radiotherapieplanung:Vorgehen

Schritt 2: Speicherung der effizienten Lösungen in Datenbank

radiotherapieplanung vorgehen59
Radiotherapieplanung:Vorgehen

Schritt 3: Interaktive Auswahl der Lösung aus der Menge der effizienten Lösungen, die dem Radiologen intuitiv am meisten zusagt

radiotherapieplanung vorgehen60
Radiotherapieplanung:Vorgehen

Schritt 4: Ausgabe der technischen Werte (Einstrahlwinkel, Bestrahlungsdauer, Bestrahlungsstärken) der gewählten Lösung

werkzeug
Werkzeug

Ausgangsbasis: maximale Krebsbestrahlung ist nur unter maximaler Bestrahlungsdauer und maximaler Umgebungsbestrahlung zu erreichen

werkzeug62
Werkzeug

Schritt 1: Radiologe fragt sich, auf wie viel Krebsbestrahlung er verzichten muss, wenn er die Umgebungs-bestrahlung auf 50 % reduziert.

werkzeug64
Werkzeug

Schritt 2: Radiologe möchte Dauer noch etwas reduzieren.

werkzeug67
Werkzeug

Schritt 3: Krebsbestrahlung ist unverhältnismäßig gesunken. Erhöhung!

werkzeug68
Werkzeug

Krebsbestrahlung = 50; Umgebungsbestr. = 10; Dauer = 40;

Radiologe ist zufrieden

werkzeug69
Werkzeug

Krebsbestrahlung = 50; Umgebungsbestr. = 10; Dauer = 40;

Radiologe ist zufrieden

simulation
Simulation
  • Datei: Radio-Therapy-Planning
  • Folie 33 ff
3 4 3 erwartungsnutzentheorie 3 4 3 1 bernoulli prinzip
3.4.3 Erwartungsnutzentheorie3.4.3.1 Bernoulli-Prinzip
  • Prinzip: Ein rationaler Entscheider orientiert sich am erwarteten Nutzen
  • Beispiel: St. Petersburg Spiel
    • Daniel Bernoulli (1738)
    • Ein Spieler muss einen Einsatz A zahlen. Es wird eine Münze geworfen.
    • Falls beim ersten Wurf „Zahl“ oben liegt, erhält er zwei Euro. Sonst geht das Spiel weiter
    • Falls beim zweiten Wurf „Zahl“ oben liegt, erhält er vier Euro, sonst geht das Spiel weiter.
    • falls beim j-ten Wurf „Zahl“ oben liegt, erhält er 2j Euro, sonst geht das Spiel weiter.
    • FRAGE: Wie viel ist ein Spieler bereit zu setzen?
st petersburg paradoxon
St. Petersburg Paradoxon
  • Der Erwartungswert des Gewinnes bei dem Spiel ist unendlich, d.h. man müsste einen sehr hohen Einsatz erwarten.
  • Tatsächlich zeigt es sich, dass fast niemand bereit ist, mehr als 10 Euro zu setzen
  • Folge: Nutzen unter Berücksichtigung des Verlustrisikos ist deutlich geringer als der erwartete Gewinn  Erwartungsnutzen
erwartungsnutzen
Erwartungsnutzen
  • Die Erwartungsnutzentheorie zieht den erwarteten Risikonutzen (kombinierte Höhen- und Risikopräferenz) zur Alternativenbeurteilung heran.
  • Dies wird auch als Bernoulli-Prinzip bezeichnet
erwartungsnutzen forts
Erwartungsnutzen (Forts.)
  • Definition des Erwartungsnutzens (parallel zum Ergebniserwartungswert):
3 4 3 2 axiome und relevanz
3.4.3.2 Axiome und Relevanz
  • Axiome
    • vollständige Ordnung
    • Stetigkeitsaxiom
    • Unabhängigkeitsaxiom
relevanz
Relevanz
  • Das Bernoulli-Prinzip (sowie die gesamte Nutzentheorie) bildete eine theoretische Grundlage der betriebswirtschaftlichen Theorie
  • Seine praktische Relevanz ist gering
bounded rationality
Bounded Rationality
  • Beobachtetes Verhalten weicht signifikant und systematisch von den Voraussagen der Erwartungsnutzentheorie ab
  • In vielen Fällen behalten Personen ihr Verhalten auch dann noch bei, wenn man sie auf die Annahmenverletzung hinweist
  • Beschränkte Rationalität berücksichtigt kognitive und emotionale Beschränkungen des Entscheidungsträgers (Herbert Simon)
  • Bedeutung: Behavioral Finance
entscheidungsanomalien
Entscheidungsanomalien
  • Individuen sind nicht in der Lage, kleine Wahrscheinlichkeiten realistisch einzuschätzen
  • Individuen gewichten sichere Gewinne weit höher als hohe Wahrscheinlichkeiten
  • Individuen können Wahrscheinlichkeiten und Unsicherheit schlecht einschätzen
  • Die Darstellung des Problems ist für die Handlungen relevant

etc.

dynamische inkonsistenzen
Dynamische Inkonsistenzen
  • Grundmodell: exponentielle Diskontierung mit konstanter Zeitpräferenzrate impliziert Zeitkonsistenz

Ct+1

U2

U1

Ct

dynamische inkonsistenzen81
Dynamische Inkonsistenzen
  • Grundmodell: exponentielle Diskontierung mit konstanter Zeitpräferenzrate impliziert Zeitkonsistenz

C(t+1)

dynamische inkonsistenzen82
Dynamische Inkonsistenzen
  • Empirie: Menschen verhalten sich häufig zeitinkonsistent  Präferenzwechsel in Abhängigkeit von der zeitlichen Distanz der Ereignisse
  • Beispiel: impulsives Verhalten versus langfristige Pläne („Adam und Eva“)
  • Formal: Annahme einer hyperbolischen Diskontierungsfunktion  zeitabhängige Diskontierung