2. Strukturierung der Entscheidung

Question 1

1. Dekomposition der Entscheidung

Answer 1

• Komplexe Probleme lassen sich besser lösen, wenn man sie in einzelne Komponenten zerlegt

1. Alternativen
2. Umwelteinfluss
3. Konsequenzen
4. Ziele (Präferenzen)

• Vier Komponenten werden getrennt modelliert und anschließend werden alle Teilmodelle in ein Gesamtmodell zusammengefügt –> Entscheidung

Question 2

1.1. Modellierung der Alternativen

Answer 2

• Alternativen können gegeben sein
• Können unbekannt sein und müssen gesucht/ generiert werden
• Entscheidung besteht in der Auswahl einer Alternative a (oder b,c,d, etc.) aus einer Alternativenmenge A
• Alternativen müssen sich gegenseitig ausschließen
• A muss mindestens 2 Elemente enthalten
• Stetige Entscheidungsvariablen, d.h. Anzahl der Elemente unendlich groß –> Diskretisierung/ Einschränkung auf bestimmtes Intervall
• Planungshorizont (Zeitraum) –> mehrstufige Alternativen (“Strategie”)

Question 3

1.2. Modellierung der Umwelt

Answer 3

• Entscheidungen können von unkontrollierbaren Umwelteinflüssen abhängen (Wetter etc.) –> Entscheidungen unter Unsicherheit
• Multiplikative Verknüpfung von Ereignissen (und-Verknüpfung)
• Additive Verknüpfung von Ereignissen (oder-Verknüpfung)
  (Rechnungen siehe Mitschrift S. 20 ff.)

Question 4

1.3. Modellierung der Konsequenzen

Answer 4

• Konsequenz einer Entscheidung steht fest, wenn: Alternative gewählt worden ist und Umwelteinflüsse aufgetreten sind –> Wirkungsmodell –> Es geht oft, aber nicht ausschließlich, um den ökonomischen Gewinn

Question 5

1.4. Modellierung der Präferenzen

Answer 5

• Einstellungen des Entscheiders zu Alternativen bzw. zu deren Konsequenzen
• Eigenschaften zur Beschreibung von Konsequenzen: Attribute oder Zielvariablen

Bsp. für Attribute: Autokauf

• Geschwindigkeit
• Motorleistung
• Preis

Question 6

1.4.1. Modellierung der Präferenzen bei mehreren Zielen

Answer 6

• Meistens werden mehrere Ziele verfolgt, die miteinander in Konflikt stehen
• Verschiedene Alternativen wirken sich negativ und positiv auf die unterschiedlichen Ziele aus
• Rationale Entscheidung erfordert daher eine Bewertung der einzelnen Attribute und damit eine Gewicht

Question 7

1.4.2. Modellierung der Präferenzen unter Unsicherheit

Answer 7

• Bei Entscheidungen unter Unsicherheit spielt auch die Einstellung zum Risiko eine Rolle –> Risikofreudig, Risikoscheu, Risikoneutral

Question 8

1.4.3. Zusammenfassung Modellierung der Präferenzen

Answer 8

• Präferenzen werden mit Hilfe von Funktionen modelliert: Entscheidung unter Sicherheit –> Wertfunktion; Entscheidung unter Unsicherheit –> Nutzenfunktion. Funktionen helfen bei der Bewertung von Alternativen.
• -> Vorteile gegenüber intuitiven Entscheidungen: Bewertung ergibt sich logisch zwingend aus den Aussagen des Entscheiders, unter der Voraussetzung der Rationalitätspostulate

Question 9

1.4.4. Visualisierung von Entscheidungen unter Unsicherheit

Answer 9

• Entscheidungsmatrix
• Entscheidungsbaum
• Einflussdiagramm
  (Siehe Mitschrift S. 27 ff.)