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Zusammenfassung Entscheidungsorientiertes Management
Entscheidungsorientiertes Management
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Entscheidungsorientiertes Management
Entscheidungstheorie
Die Entscheidungstheorie (E) lässt sich in in 4 Arten unterscheiden:
- Präskriptiv/Normativ: Hilfestellung bei der Entscheidungsfindung, „Wie werden in der Realität Entscheidungen getroffen?“. Es soll Empfehlungen geben, wie Individuen in versch. Entscheidungssituationen rationale Entscheidungen treffen sollten Beispiele: Therapeutische Entscheidungen bei Ärzten, Investitionsentscheidungen von Managern
- Positiv/Deskriptiv: Beschreibung von E, wie sie in der Realität beobachtet werden können, z. mit der Fragestellung „Wie werden in der Realität Entscheidungen getroffen?“ Diese Beobachtungen werden aus dem Verhalten von Individuen und Gruppen in realen Situationen und kontrollierten Experimenten gewonnen Beispiele: Beschreibung des tatsächlichen menschlichen Verhaltens bei der Studienfachwahl
- Gegenteil von Entscheidungen = Verhalten, da Verhalten unüberlegte Reflexe sind ohne Handlungsalternativen
ist das Ergebnis, das eintritt, wenn ai gewählt wurde und dann si eintritt.
Beispiel: Wettervorhersage
Sicherheit: Ich sehe, dass es nicht regnet, ich gehe ohne Schirm raus Unsicherheit: Ich möchte morgen raus, weiß aber nicht, ob es regnen wird Ungewissheit: Ich verlasse mich generell nicht auf den Wetterbericht
Entscheidungen unter Sicherheit
Abbildung von Präferenzen auf einer Ordinalskala
Zahlenwerte auf einer Ordinalskala sind invariant gegenüber monotonen Transformationen
Axiome: Asymmetrie, Transitivität, Indifferenz
Zur Erinnerung:
Eine Ordinalzahl ist eine Zahl, die eine Reihenfolge kennzeichnet
Invarianz gegenüber monotonen Transformationen:
Es seien u1 und u2 Zahlenwerte auf einer Ordinalskala; wir können dann an deren Stelle genauso gut die Zahlen u1 ‘ = f(u1 ) und u2 ‘ = f(u2 ) verwenden, wobei f(u1 ) eine beliebige Funktion ist, für die lediglich gelten muss, dass:
Bei Entscheidungen ist es irrelevant, ob diese subjektiv oder objektiv erfolgen Die Spieltheorie will lediglich eindeutige Lösungen „die beste Lösung“ finden
Unsicherheit und Risiko
Entscheidungen sind trivial (wenig bedeutungsvoll), falls bekannt ist, welcher der möglichen Umweltzustände eingetroffen ist
A priori (Erfahrungsgemäß) jedoch ist es zumeist unsicher, welcher Umweltzustand eintreffen wird. Tatsächlich sind aber häufig Wahrscheinlichkeiten bekannt, mit denen der eine oder der andere Zustand eintreffen wird.
So kann beispielsweise dafür, dass es am 20. Juli in Norddeutschland schneien wird, eine Wahrscheinlichkeit ermittelt werden. (Man könnte diese Wahrscheinlichkeit etwa aus den Wetteraufzeichnungen der letzten einhundert Jahre errechnen.) Somit ließe sich für den Zustand‚ Schnee am 20. Juli in Norddeutschland‘ eine objektive Wahrscheinlichkeit bestimmen.
Zudem erscheint es subjektiv unwahrscheinlich, dass es am 20. Juli in Norddeutschland schneit. Dennoch ist dieses Ereignis nicht unmöglich!
Entscheidungsregeln bei Unsicherheit
Vier Regeln, um Kriterien zu streichen (wenn Dominanzkriterium nicht greift)
- Maximin-Regel (Wald-Regel): pessimistische Entscheidung + geringe Risikobereitschaft Sie fordert, sich für die Handlung zu entscheiden, bei der ‚am wenigsten schief gehen‘ kann. Bei Maximierungsentscheidungen bedeutet dies, diejenige Alternative auszuwählen, die im schlimmstmöglichen Fall das höchste Ergebnis aller Alternativen erreicht. Man wählt demnach das Maximum der Minima, also die größte der kleinsten Zahlen
- Maximax-Regel: Optimistische Entscheidung, hohe Risikobereitschaft Umkehrung der Maximin-Regel. Sie fordert, die Alternative zu wählen, die das höchste Ergebnis bringt, wenn der günstigste Umweltzustand eintritt. Das bedeutet, das Maximum der Zeilenmaxima auszuwählen, also die größte der großen Auszahlungen
Minimax-Regret-Regel (Regel des kleinsten Bedauerns): Versuch, die Gefahr einer Enttäuschung möglichst gering zu halten / geringste Opportunitätskosten
Enttäuschung = Differenz zwischen der maximal möglichen Auszahlung in einem Umweltzustand und der (nach der Entscheidung) tatsächlich eingetretenen Auszahlung. Diese Differenz soll durch möglichst geschickte Wahl der Handlungsalternative minimiert werden, da der Entscheider misst, was ihm entgeht, wenn er beim Eintritt eines Umweltzustandes nicht die Alternative gewählt hat, die in diesem Fall die beste gewesen wäre (=Bedauernsmatrix). Man vergleicht nur innerhalb einer Strategie, d. s1 nur mit s
- Laplace Regel: Regel des unzureichenden Grundes Bei Entscheidungen unter Unsicherheit im engeren Sinne gibt es keine Vorstellungen darüber, mit welcher Wahrscheinlichkeit die Umweltzustände eintreffen können. Darum unterstellt die Regel, alle Umweltzustände hätten die gleiche Eintrittswahrscheinlichkeit Es gibt keinen Grund anzunehmen, die Wahrscheinlichkeiten seien nicht gleich. Unter dieser Annahme soll dann die Handlungsalternative gewählt werden, die den höchsten Erwartungswert der Ergebnisse (in etwa das gleiche wie das höchste durchschnittliche Ergebnis) aufweist. Im Beispiel wäre die Eintrittswahrscheinlichkeit jedes Umweltzustandes ¼, die Erwartungswerte ergeben sich nach der üblichen Formel:
E = Erwartungswert; ¼ weil 4 Spalten
Eintrittswahrscheinlichkeiten nicht berücksichtigt; bei komplexen, ungewissen Entscheidungssituationen durchaus realistisch
Entscheidung unter Risiko
Bei Entscheidungen unter Risiko ist bei jedem Umweltzustand eine Eintrittswahrscheinlichkeit bekannt. Dabei ist es irrelevant, ob es objektive oder subjektive Entscheidungen sind. Auch hierfür existieren Entscheidungskriterien, d. Vorschläge, wie sinnvolle Entscheidungen getroffen werden können.
In der Entscheidungsmatrix wird in der Kopfspalte des Zustandsraumes zu jedem Umweltzustand seine Eintrittswahrscheinlichkeit notiert. Daran lässt sich auch feststellen, ob der Zustandsraum vollständig definiert worden ist, d. ob alle für die Entscheidung wichtigen Umweltzustände erfasst worden sind. Ist der Zustandsraum vollständig, so muss die Summe der Eintrittswahrscheinlichkeiten aller Zustände genau Eins betragen.
Nimmt man beispielsweise an, dass das Uniweg-Beispiel tatsächlich an einem 20. Juli in Norddeutschland ‚spielt‘, so kann als Eintrittswahrscheinlichkeit für den Umweltzustand ‚Schnee‘ beispielsweise 1% gewählt werden. Für das Gegenereignis ‚kein Schnee‘ gilt dann automatisch eine Wahrscheinlichkeit von 99%. Die Entscheidungsmatrix wird zur Tabelle:
Erwartungswertregel
Die einfachste Entscheidungsregel im Risikofall: •Zur Beurteilung der Qualität einer Handlungsalternative dient der Erwartungswert des Ertrages der Alternative
- Ist die Zielfunktion also eine Maximierungsfunktion, muss der Erwartungswert maximiert werden. Ist das Ziel die Minimierung, so muss der Erwartungswert minimiert werden
- Der Erwartungswert kann als das gewichtete arithmetische Mittel der Handlungsergebnisse interpretiert werden
- Als Gewichtungsfaktoren dienen die Eintrittswahrscheinlichkeiten der verschiedenen Umweltzustände. Dabei gelten die üblichen Bemerkungen zur Interpretation des Erwartungswertes. Vor allem ist es wichtig, sich vor Augen zu halten, dass in den meisten Situationen das Ergebnis niemals gleich dem Erwartungswert sein wird
- Die Interpretation ist eher die folgende: Hat man sich sehr oft für dieselbe Handlungsalternative entschieden, so wird das durchschnittliche Ergebnis aller dieser Entscheidungen sehr nahe am Erwartungswert liegen. (Dieser Zusammenhang wird oft als ‚Gesetz der großen Zahl‘ bezeichnet.)
1. Beispiel:
2. Beispiel
Spieltheorie
Die Spieltheorie beschäftigt sich also mit strategischen Interaktionsstrukturen, in denen mindestens zwei Akteure in ihrem Entscheidungsverhalten voneinander abhängig sind bzw. in denen das Ergebnis für einen Entscheider nicht nur von seinen eigenen Entscheidungen abhängt, sondern auch von dem Verhalten anderer Entscheider.
Die Teilgebiete der Spieltheorie
- Kooperative Spieltheorie
- Suche nach pareto-optimalen Lösungen (Nash-Lösung) - Möglichkeit der Durchsetzung von Vereinbarungen
- Nicht-kooperative Spieltheorie
- Keine bindenden Vereinbarungen möglich - Suche nach Lösungen für Spiele eines bestimmten Typs
Unterteilungen der Spiele in der nichtkooperativen Spieltheorie
- Statische Spiele mit vollständiger Information - Dynamische Spiele mit vollständiger Information - Statische Spiele mit unvollständiger Information - Dynamische Spiele mit unvollständiger Information - Spiele ohne Informationen - Spiele mit fehlerhaften Strategien
Evolutionäre Spieltheorie
Mechanismus-Design
Ziele der Spieltheorie
- Mit Hilfe formaler Überlegungen optimale Spielausgänge bzw. Entscheidungen zu entwickeln - Dabei geht die Spieltheorie von verschieden Voraussetzungen aus, die konstitutiv (wesentliche Bedingung) für ein Spiel und dessen Lösung sind, z. - Rahmenbedingungen bzw. Spielregeln, - Rationalität der Spieler, - Präferenzen der Spieler, - Bestimmbarkeit bzw. Messbarkeit des Nutzens verschiedener Spielausgänge, usw
Differenzierungsmerkmale von Spielen
- Konfliktträchtigkeit (Nullsummen- und Nicht-Nullsummenspiele), - Anzahl der beteiligten Akteure (Zwei- und N-Personenspiele), - Anzahl der Spielzüge (endliche und unendliche Spiele), - Informationsstand über die gegenseitigen Gewinnchancen und Präferenzen der Akteure (vollkommene und unvollkommene, vollständige und unvollständige Informationen), - Normalform oder Extensivform (gleichzeitige oder sequentielle Wahl der Strategien) - Möglichkeit der Durchsetzung von Vereinbarungen (kooperative und nichtkooperative Spiele
Zusammenfassung Entscheidungsorientiertes Management
Kurs: Entscheidungsorientiertes Management
Universität: FOM Hochschule
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