Entscheidungsmodelle (Zweck und Ziel)
Erkenntnisse generieren, wie anstehende Entscheidungen optimal zu treffen sind, sodass vorgegebenes Ziel bestmöglich erreicht
Ableitung einer Handlungsempfehlung
Entscheidungsproblem anhand Ergebnismatrix darstellen
Implizite Annahme bei Ergebnismatrix
Vrs. für Eintreten der einzelnen Umweltzustände sind unabhängig von der Wahl einer best. Handlungsalternative.
Grundtypen unsicherheitsbedingter Konflikte
Von entscheidungstheoretischer Relevanz nur Probleme, bei denen Unsicherheit über Konsequenzen anstehender Entscheidungen besteht.
Spielsituationen
Unsicherheitssituationen
Umweltzustände durch nicht beeinflussbare Ereignisse bestimmt
Ungewissheitssituationen: Umweltzuständen sind keine Eintrittswahrscheinlichkeiten zuzuordnen
Risikosituationen: Für Eintritt eines best. Umweltzustandes jeweils Wahrscheinlichkeitsangaben bekannt.
subjektive Wkt. (Einschätzung des Entscheidenden)
objektive Wkt. (nachprüfbare Berechnungen)
Dominanzprinzipien
Absolute Dominanz: Handlungsalternative a1 ist a2 dann vorzuziehen, wenn schlechtestmögliche Ergebnis von a1 nicht schlechter als bestmögliche Ergebnis von a2.
Zustandsdominanz: bei keinem Umweltzustand ein schlechteres, bei mindestens einem aber ein besseres Ergebnis.
Wahrscheinlichkeitsdominanz: Wkt. einen Ergebniswert von mindestens diesem eʼ zu erzielen nicht kleiner, für zumindest einen anderen Ergebniswert e* aber größer.
Präferenzwert und Präferenzfunktion
Mehrere Handlungsalternativen verbleiben idR. zwischen denen keine eindeutige Dominanz herrscht.
Alternativen wird auf Basis einer Präferenzfunktion Φ ein Präferenzwert φ zugeordnet
Präferenzfunktion: Rechenregel, mit deren Hilfe Ergebnisse einer Handlungsoption zu einem Ergebniswert zusammengefasst werden
Präferenzwert: aus Präferenzfunktion abzuleiten; steht für ein zu optimierendes Ergebnis (bzw. für Umfang der Zielerreichung)
Entscheidungskriterien (einer Zielfunktion)
Extremierung: Zielvariable soll möglichst großen oder kleinen Wert annehmen
Satisfizierung: Zielvariable soll nicht über oder unter best. Mindest- oder Höchstwert liegen
Fixierung: Zielvariable soll vorher genau best. Wert annehmen
Können kombiniert werden.
Amalgamation
Zielfunktion kann aus mehreren versch. Zielvariablen bestehen
Alle einzelnen Zielvariablen durch eine Rechenregel zu einem Präferenzwert zusammengefasst (sog. Amalgamation)
Typisch: Amalgamation durch Gewichtung der versch. Zielvariablen, um zu einem einzigen Präferenzwert zu gelangen.
Kennzahlen zur Charakterisierung von Ergebnisverteilungen
Zentralmaße: mathematischer Erwartungswert, Modus, Median [...]
Extremmaße: bestes/schlechtestes Ergebnis, maximaler Ärger/Freude, Fraktilswert [...]
Streuungsmaße: Variationsbreite, mittlere absolute Abweichung, Varianz [...]
Entscheidungsregeln für Ungewissheitssituationen
Ableitung aus Ergebnisverteilung einer Handlungsalternative:
Maximax-Prinip
Minimax-Prinzip
Hurwicz-Kritierium
Laplace-Kriterium
Einbeziehung Werte anderer Handlungsalternativen:
Savage-Niehans Kriterium
Entscheidungsregeln für Risikosituationen
μ-Prinzip
μ-σ-Prinzip
Bernoulli-Prinzip
Sicherheitsäquivalent
Sicherer Ergebniswert, der Entscheidungsträger als gleichwertig mit einer unsicheren Handlungsalternative erscheint
Für welches sichere Ergebnis ließe sich der Entscheidende eine unsichere, mit Chancen und Risiken behaftete Ergebnisverteilung „abkaufen“?
SA als Versicherungsprämie zu interpretieren
Probleme von Entscheidungsregeln
Einige reduzieren Ergebnismatrix auf einzelne Werte oder setzen implizite Annahmen.
Ziel: Probleme des μ-Prinzips vermeiden, indem nicht vom EW möglicher Ergebnisse ausgegangen wird, sondern vom EW des aus diesen Ergebnissen erzielbaren Nutzens.
Vorgehen:
Allen Ergebniswerten einer Alternative werden Nutzenwerte zugeordnet.
Aus Nutzenwerten wird Präferenzwert φ (ai) einer Alternative ai dadurch bestimmt, dass man deren Erwartungswert ermittelt.
Alternative mit größten Erwartungswert des Nutzens = Optimalalternative
Transformation von Ergebnismatrix in Nutzenmatrix
Zur Ermittlung individueller Präferenzen und Risikoneigungen -> zB. Bernoulli-Befragung
Bernoulli-Befragung
Entscheidungssubjekt wird vor fiktive Wahl zwischen sicherer Alternative mit Ergebnis ē und einer einfachen Chance der Form (eʼ, pʼ, eʼʼ) gestellt.
Gesucht: Wahrscheinlichkeit, bei der Indifferenz zw. Spielteilnahme und sicherem Ergebnis
kritische Erfolgswahrscheinlichkeit p*(ē)
Bei Indifferenz Nutzen des sicheren Ergebnisses = Nutzen der einfachen Chance, es gilt: u(ē) = p*(ē)
Risikonutzenfunktion
progressive RNF -> Risikofreude
empfundenes SÄ der unsicheren Alternative hier höher als entspr. EW
degressive RNF -> Risikoscheu
SÄ der unsicheren Alternative hier kleiner als entspr. EW
lineare RNF -> Risikoneutralität
Indifferent zw. unsicherem Ergebnis und einfacher Chance
Entscheidung allein anhand EW!
Risikoüberlegungen nicht entscheidungsrelevant
SÄ der unsicheren Alternative entspricht EW
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