Teil B Flashcards

1
Q

Risikoverhalten

A

Inwieweit weicht der entscheider vom Erwartungswertkalkül ab. Immer höchster EW -> risikoneutral
Risikobehaftete Alternative schlechter bewertet als einen sicheren Betrag -> Risikoscheu
Risikobehaftete Alternative besser -> risikofreudig

Beobachtbares Verhalten in Risikosituationen
SÄ eines Spiels mit dem EW einer Lotterie verglichen
Resultat aus Höhenpräferenzen und Risikoeinstellung

Definition kritisch zu sehen, weil sie nicht nur die echten Riskikopräferenzen, sondern auch die Höhenpräferenzen des entscheiders mit berücksichtigt

Zeigt sich in der Gestalt der Nutzenfunktion
Bildet gleichzeitig auch Höhenpräferenzen mit ab

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2
Q

Risikoprämie

A

Risikoprämie = Erwartungswert -Sicherheitsäquivalent
Beschreibt welches Risikoverhalten der Entscheider hat
Auch als Preis für die Übernahme eines bestimmten Risikos zu interpretieren.

RP = 0 -> entscheider risikoneutral
RP > 0 -> entscheider risikoscheu
RP < 0 -> entscheider risikofreudig

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3
Q

Sicherheitsäquivalent

A

Genau der sichere Betrag, den ein entscheidet als gleichwertig zur Lotterie betrachtet.
Also welchen sicheren Betrag sieht der entscheider als Äquivalent zur unsicheren Alternative an.

Womit berechnet man das Sicherheitsäquivalent?
Mit der Nutzenfunktion

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4
Q

Risikoeinstellung

A

Bezieht sich nur auf Risikopräferenzen
Abnehmender Grenznutzen bzw. höhenpräferenzaspekte werden herausgefiltert (unabhängig davon)
und somit die echte, innere Einstellung zum Risiko angegeben

Nicht direkt beobachtbar

a>b -> risikoscheu
a~b -> Risikoneutral
a<b> Risikofreudig </b>

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5
Q

Messung über eine natürliche, kontinuierliche Skala

A

Eine kontinuierliche Skala ist mit dem Ziel unmittelbar verknüpft, so ist Messbarkeit direkt gegeben.
Gewinn in €, Entfernung in m
Also ist Messbarkeit in natürlicher Weise gegeben.

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6
Q

Messung über Proxyattribute

A

Keine natürliche, kontinuierliche Skala gegeben, aber es existieren leicht messbare Größen -> Proxyattribute
Kundenzufriedenheit anhand der eintreffenden Reklamationen messen etc. kritisch, denn Verbindung zwischen fundamentalziel und Proxyattributen nicht immer verlässlich und Blick für das eigentlich relevante Ziel geht verloren
-> sollen wenn möglich nicht verwendet werden.

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7
Q

Messung über diskrete Punkteskalen

A

Ziele haben diskrete Zielausprägungen
In Frage kommt eine abzählbare Menge von Ausprägungen, die zugleich nicht auf einer kontinuierlichen Skala messbar sind
Messbarkeit eines Ziels über eine diskrete Punkteskala kann immer erreicht werden

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8
Q

Schema

A

Langfristig gespeicherte, hierarchisch gegliederte Wissensstrukturen

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9
Q

Dominanz

A

Eine Alternative a) dominiert eine andere Alternative b), wenn die Alternative in jedem Entscheidungsrelevanten Aspekt mindestens so gut wie b) ist.

Man spricht von echter bzw. strenger Dominanz, wenn Dominanz vorliegt und Alternative a) in mindestens einem Aspekt «echt» besser ist als b)

Zusätzlich spricht man von strikter Dominanz, wenn a) in allen Aspekten „echt“ besser ist als b)

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10
Q

Erwartungsnutzen/ Expected Utility

A

Der Erwartungsnutzen ist das Produkt (p•u(a)) aus der Wahrscheinlichkeit p und dem Wert der Nutzenfunktion einer Alternative u(a).

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11
Q

Nutzenfunktion

A

Abbildung der Vorteilhaftigkeit bzw. des Nutzens einer Entscheidung.

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12
Q

Direct - Rating - Verfahren

A

Ermöglicht die Erstellung einer linearen NF mittels einer normierung mehrerer Punktewerte auf eine [0;1] Skala.

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13
Q

Halbierungsmethode

A

Methode: Bestimmung von NF bei kontinuierlicher Skala. SÄ muss zu den Lotterien mit einer Wahrscheinlichkeit von je 50% angegeben werde.

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14
Q

Fraktilmethode

A

Methode: Bestimmung von NF bei kontinuierlicher Skala. Entscheider muss SÄ zu den vorgegeben Extremausprägungen mit je unterschiedlichen Wahrscheinlichkeiten angegeben werden.

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15
Q

Methode variabler Wahrscheinlichkeiten

A

Methode zur Ermittlung von NF bei kontinuierlicher Skala. Der entscheider muss zu verschiedenen Stützstellen äquivalente Lotterien angeben, die als Ausprägung die Werte x- und x+ haben müssen.

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16
Q

Lotterievergleichsmethode

A

Methode zur Ermittlung von NF bei kontinuierlicher Skala. Der entscheider muss Wahrscheinlichkeiten angeben, um zwei Lotterien miteinander zu vergleichen.

17
Q

Der Bandbreiten-Effekt

A

Die Veränderung einer Bandbreite in einer Präferenzmodellierung darf nicht zu anderen Entscheidungsrangfolgen führen.

Geschieht dies dennoch, so liegt ein Bandbreiten Effekt vor und die Entscheidungsempfehlung ist willkürlich.

Vorsicht bei einer Zielgewichtung mit pauschaler Interpretation der Zielgewichte
Im Trade off Verfahren gibt es keinen Bandbreiten Effekt

18
Q

Präskriptiven Entscheidungstheorie

A

Modelle und Instrumente, die der Entscheider anwenden kann, wenn er eine Entscheidungsempfehlung auf einem analytischem Weg ausrechnen möchte
Wie Menschen optimal entscheiden sollten

19
Q

Aufstellung des Wirkungsmodells

A

Entscheider muss WM in Entscheidungsituation formulieren.
Entscheidungsproblem -> Ziel(Skalen) -> Wirkungsmodell enthält eine Definition der Gesamtlänge aller Alternativen und alle unsicheren Einflussfaktoren (Wirkungsprognose(welche Auswirkungen ergeben sich bei der Wahl der Alternativen) /Umweltprognose(welche Wahrscheinlichkeiten besetzten die möglichen Umweltzustände) ) -> optimale Alternative

Wirkungsmodell: entscheider schätzt hier ab, wie sich seine Entscheidungen auf die Ziele auswirken und welche unsicheren Einflussfaktoren eine Rolle spielen

20
Q

Die Formulierung der Alternativen

Myopic problem representation bias

A

-> als kognitive Geizhälse orientieren sich Menschen gerne am naheliegendem und leicht vorstellbaren
Sobald sich der Mensch vom normalem löst und sich für etwas normabweichendes entscheidet, wächst das Commitment hierüber die Risikoscheu gegenüber möglichen Misserfolgen, also verbleibt man lieber beim alten

Tipps zur Aufstellung einer AlternativenListe

  • intensive Auseinandersetzung mit den Zielen
  • sich erst die Idealalternativen vorstellen, dann durch möglichst geringe Veränderungen eine realisierbare Alternative finden
  • Alternativen zu entwickeln die zur Erreichung zunächst nur eines bestimmten Ziels zuträglich ist
  • Aufstellung eines Einflussdiagramms
  • Alternativen auf überschaubares Maß reduzieren
21
Q

Umweltprognose und Monte Carlo Simulation

A

Umweltprognose

Die Definitionen einer oder mehrerer Umweltzustände mit deren Wahrscheinlichkeiten.

  • Unsicherheit muss modelliert werden

Diskrete Umweltprognose

  • innerhalb eines Zustands besteht weitgehend Sicherheit darunter, welches Ergebnis die jeweiligen Alternativen in den Zielen besitzen
  • die Zustände dürfen nicht überlappen oder Ereignisse dürfen nicht ausgeblendet werden
  • nicht zu viele Zustände formulieren

Stetige Umweltprognose und Monte Carlo Simulation

  • stetige Umweltprognosen, wenn sich die unsicheren Faktoren auf stetigen Skalen gut abbilden lassen.
  • welcher verteilungstyp beschreibt die jeweilige Unsicherheit gut ?
  • oft wird die zu bewertende Zielgrösse nicht nur von einer unsicheren Variable abhängig sein

-> Hierbei hilft man sich gerne mit Simulationsmethoden, die kompliziere analytische Ableitungen durch einfache Simulationsläufe ersetzen, eine entsprechende Methodik ist die Monte Carlo Simulation: 1. werden für alle Einflussvariablen Wahrscheinlichkeitsverteilungen ermittelt
2. mit einem Zufallsmechanismus wird dann in einer ersten Iteration für jede Einflussvariable ein Wert gezogen. Mit diesen Werten lässt sich dann nach der Bestimmungsgleichung exakt ein Gewinn berechnen. 3. dieser Vorgänge wird viele weitere Male wiederholt hierbei orientiert sich der Zufallsmechanismus exakt an der schon bekannten Dichte Funktion der Einflussvariablen
Wird auf dieser Basis eine Größe sehr häufig berechnet, so ist dieser Gewinn sehr wahrscheinlich
Gilt nur wenn keine stochastischen Abhängigkeiten zwischen den Einflussvariablen vorliegen

Was wird durch die Monte carlo Simulation bestimmt ?
Ereigniswahrscheinlichkeiten

22
Q

Wirkungsprognosen

A

Die Angabe von Zielausprägungen für jede zu berücksichtigen Alternative und jeden Umweltzustand.

Hierfür festzustellen wie sich die definierten Alternativen auf die ebenfalls definierten Ziele auswirken, diese Auswirkungen sind bei einer unsicheren Umwelt für alle möglichen Umweltzustände abzugeben
Immer erst feststellen ob Unsicherheit diskret oder stetig formuliert ist
Also zu welchen Ergebnissen führen die einzelnen Alternativen in den relevanten Zielen in Abhängigkeit von den möglichen Umweltzuständen ?

23
Q

Monte Carlo Simulation

A
  • ersetzt bei mehreren unsicheren Einflussvariablen, komplizierte analytische Ableitungen durch einfache Simulationsabläufe
    Vorgehen: Zufallsmechanismus zieht jede Iteration aus Wahrscheinlichkeitsverteilungen für jede Einflussvariable einen Wert
24
Q

Anspruchsniveaus

A

Legt in einem Ziel eine Grenze bei den Zielausprägungen fest, die die Alternative nicht unterschreiten bzw. überschreiten darf.
Ist einer mindest Bedingung an eine Alternative

Dilemma: wird es zu niedrig angesetzt scheiden keine Alternativen aus, zu hoch bleibt keine mehr übrig.
Möglicherweise werden interessante Alternativen ausgeschlossen die nicht notwendigerweise wirklich schlechter sind

Zb. Miete Max. 500€

24
Q

Dominanzüberprüfung

Wie gehen sie vor, wenn sie von den effizienten Alternativen die optimale bestimmen wollen?

A

Womit kann man die Menge der betrachteten Alternativen verkleinern ?
-> Anspruchsniveaus und Dominanzüberprüfungen

Ermittlung der nicht dominierten, d.h der effizientesten Alternativen
Situation unter Sicherheit:
Alternative a dominiert b, falls a in jedem Ziel eine mindestens so gute Ausprägung aufweist wie b

Situation unter Unsicherheit:
Unsicherheit wird in Zuständen beschrieben, so fordert Dominanz, dass a in jedem Ziel und jedem Zustand mindestens so gut ist wie b.

Sinnvoll wenn die beste Alternative Gesucht wird.

Vorgehensweise:

  1. Ergebnismatrix aufstellen: zu welchen Ergebnissen führen die einzelnen Alternativen in den relevanten Zielen in Abhängigkeit von den möglichen Umweltzuständen ?
  2. Präferenzen bzgl. Der mögliche Alternative angeben
  3. aus Präferenzen Nutzenfunktion bestimmen
  4. zielgewichte bei mehreren Zielen vergeben
  5. Gesamt nutzen der Alternative bestimmen, die mit dem höchsten wählen
24
Q

Lineare Nutzenfunktion

A

Gleichungssystem aufstellen, lösen und Nutzenfunktion bestimmen

U(x) =mx+b

25
Q

Exponentielle Nutzenfunktion

A

Durch einen Parameter c vollständig bestimmt.
Konstantes Risikoverhalten
-> Risikoprämie hängt nicht vom Vermögen ab
Indifferenzaussage
-> Indifferenz zwischen sicherem Betrag (SÄ) und „Spiel“
Aussage von Risikoparameter c
c=0 neutral linear
c>0 scheu konkav
c<0 freudig konvex

26
Q

u-o Regel

A
  • vereinfachende Präferenzmodelle, die nur unter bestimmten Bedingungen zu Nutzenfunktion äquivalent sind und angewendet werden dürfen
  • Funktion hängt nur von den Variablen u und o ab

U-o Kompatibilität
Anwendung der Regel führt zu dem selben Ergebnis wie bei einer Erwartungsnutzenmaximierung

Unter welchen Voraussetzungen ist die Anwendung der Regel üblich ?
Normalverteilung und exponentielle Nutzenfunktion

27
Q

Allais Paradoxon

A

Beschreibt eine Situation in der es unmöglich ist, auch nur eine einzige Nutzenfunktion zu finden, die mit zwei Aussagen im Einklang steht.

28
Q

Berücksichtigung mehrerer Ziele im Präferenzmodell

Additives Modell

A

Additives Modell
Anforderungen des additiven Modells an das Zielsystem

  • Fundamentalität
    Zielsystem darf keine instrumentalziele enthalten
  • Messbarkeit
    Zielausprägung sollte noch gut auf einer diskreten oder stetigen Skale abzubilden sein
    -Vollständigkeit
    Alle Entscheidungsrelevanten Aspekte müssen im Zuelsystem auftauchen
  • Redundanzfreiheit
    Keine Aspekte sollten in mehreren Zielen gleichzeitig berücksichtigt werden
  • Präferenzunabhängigkeit
    Zielspezifische Nutzenfunktion und die Zielgewichte unabhängig von den anderen Zielen
    Liegt vor, wenn Präferenz in einem Ziel abhängig von der Ausprägung in einem anderen Ziel ist
    Oder je besser die Zielausprägung in einem Ziel ist, desto wichtiger wird das andere Ziel
29
Q

Trade off

A

Ein Trade off ist eine Indifferenzaussage des Entscheiders mit der er angibt, dass zwei Alternativen die sich nur in zwei Zielen unterscheiden für ihn gleichwertig sind.
Wenn genügend Trade offs ermittelt wurden, kann auf die Zielgewichte geschlossen werden, bei m Zielen genügt es m-1 Zielpaare zu analysieren und jeweils für ein Zielpaar ein Trade off zu erfragen

Hinweise zur Auswahl der Ziele
Ziel mit einer kontinuierlichen Skala und mit großer Bedeutung bzw. großer Bandbreite mit jeweils allen anderen Zielen zu vergleichen

30
Q

Bandbreiteneffekt

A

Verfahren sehr problematisch, da sie vollständig die Bandbreite der Zielausprägungen außer acht lassen
Durch Veränderung der Bandbreiten ergibt sich eine andere Entscheidungsrangfolge
- Anzeichen für Bandbreiteneffekt
Wenn Zielgewichte pauschal als „Wichtigkeiten“ von Zielen angegeben werden
- wie kann der Bandbreiteneffekt ausgeschlossen werden ? -> Trade off verfahren
Zielgewichte hängen von der Bandbreite ab, mit einer größeren Bandbreite geht auch ein größeres Zielgewicht einher
Zielgewichte hängen von der Bandbreite ab (mit einer größeren Bandbreite geht ein größeres Zielgewicht einher)

31
Q

Sensitivitätsananalyse

A

Untersucht die Auswirkungen einer nicht vollständig bekannten Variable auf eine bestimmte Zielgrösse und veranschaulicht diese in sinnvoller Weise grafisch

Form des Robustheitstests
Nützlich bei geringem Abstand zwischen den Nutzenwerten der ersten beiden Alternativen
Analyse einer Entscheidungssituation bei Veränderung mit einer (oder mehreren) unsicheren Variablen

32
Q

Additives Modell

A

Ein additives Präferenzmodell ist ein Modell, dass die zielspezifischen Bewertungen in einer einfachen additiven und über Zielgewichte gewichteten Form aggregiert.

33
Q

Allais Paradoxon

A

Im ersten Vergleich ziehen die meisten Menschen sichere 3000€ einer 80% Chance auf 4000€ vor. Im zweiten Vergleich ziehen die meisten entscheider, nach dem beide Alternativen mit 5% multipliziert wurden, die etwas geringere Chance auf einen höheren Gewinn vor.

34
Q

Ellsberg Paradoxon

A

Eine mit Ambiguität behaftete Spielsituation, in der die Ambiguitätsaversion von Menschen empirisch nachgewiesen wird.