Decision Making / Decision Sciences at Frankfurt School of Finance & Management

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Normativ

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Präskriptiv 


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Axiomatic rules

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Homo Economicus (Economic Man)

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Abweichung vom präskriptiven Modell 

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Eingeschränkte Optimierung: Lagrange Methode 

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Systematischer Ansatz zur Entscheidungsfindung / Problemlösung (normativ)

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Quantitative Analyse und Entscheidungsfindung

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Ist eine rationale Entscheidung immer die richtige Entscheidung?

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Quantitative Analyse

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Modellentwicklung

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Mathematische Modelle (1)


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Decision Making / Decision Sciences

Normativ

aufgrund von Erfahrung gewonnene entsprechende Regel / Vorschrift

Decision Making / Decision Sciences

Präskriptiv 


bestimmte Normen festlegend


Decision Making / Decision Sciences

Axiomatic rules

Eine normative Entscheidungstheorie ist ein System aus Axiomen, d.h. grundliegenden zueinander nicht in Widerspruch stehenden Aussagen über die Präferenzen und Fähigkeiten eines Entscheiders

Decision Making / Decision Sciences

Homo Economicus (Economic Man)

  • fiktionales, emotionsloses Individuum 
  • eigennützig und bestrebt (erwarteten) Nutzen zu maximieren (Befriedigung der Bedürfnisse) 
  • weiß, was er will, besitzt unbeschränkte kognitive Fähigkeiten und unbegrenzte Willenskraft
  • erwarteter Nutzenmaximierer und ist "rational", seinVerhalten ist konsistent
  • versucht sehr spezifische und vorgegebene Ziele zu erreichen und den geringst-möglichen Kosten

Decision Making / Decision Sciences

Abweichung vom präskriptiven Modell 

  • negativ geneigte Marktnachfragekurven resultieren sowohl aus rationalem als auch aus irrationalem Verhalten 
  • bspw. umso höher der Preissnstieg, umso stärker ist ein impulsiver Haushalt dazu geneigt, das Produkt nicht mehr zu kaufen (Verhalten nicht proportional)
  • Märkte können rational sein, auch wenn Haushalte irrational sein können

Decision Making / Decision Sciences

Eingeschränkte Optimierung: Lagrange Methode 

  • Lösung von eingeschränkten Optimierungsproblemen mit mehreren Variablen 
  • gleiche Grundsätze: Verwendung einer Zielfunktion mit Nebenbedingungen zur Bestimmung einer optimalen Lösung
  • Lösung auch von komplexeren Problemen möglich
  • lineare Programmierung ausschließlich für lineare Zielfunktionen, linearer Gleichheit und linearer Ungleichung
  • Verwendung der Lagrange-Multiplikatoren für linearen und nichtlinearen Problemen

(schlägt für lineare Zielfunktion fehl, die linearen Gleichheitsbeschränkungen unterliegt)

  • Verwendung des Lagrange-Multiplikator-Ansatzes zur Lösung von Problemen mit Ungleichheitsbeschränkungen und mehr als zwei Variablen (im Gegensatz zur Substitutionsmethode)
  • Verwendung von Ableitungen um Lagrange-Multiplikatoren zu lösen (partielles Ableiten)

Decision Making / Decision Sciences

Systematischer Ansatz zur Entscheidungsfindung / Problemlösung (normativ)

Problemlösung: 

Prozess der Feststellung eines Unterschiedes zwischen dem tatsächlichen und dem gewünschten Zustand und anschließender Maßnahmenergreifung 


Schritte zur Problemlösung

Prozess der Entscheidungsfindung (1-5)

  1. Identifikation und Definition des Problems
  2. Bestimmung alternativer Lösungen 
  3. Bestimmung der Kriterien zur Bewertung dieser
  4. Bewertung der Alternativen
  5. Entscheidung für eine Alternative
  6. Implementierung der ausgewählten Alternative
  7. Bewertung der Ergebnisse

Decision Making / Decision Sciences

Quantitative Analyse und Entscheidungsfindung

(alternative Klassifikation des Entscheidungsfindungsprozesses)

1. Schritt: Strukturierung des Problems

  1. Definition des Problems 
  2. Identifikation der Alternativen
  3. Bestimmung der Kriterien 

2. Schritt: (quantitative und qualitative) Analyse des Problems 

  1. Bewertung der Alternativen 
  2. Entscheidung für eine Alternative

Decision Making / Decision Sciences

Ist eine rationale Entscheidung immer die richtige Entscheidung?

Nein, aufgrund der "unknown unknowns"


Beispiel: Corona-Pandemie konnte keine vorhersehen 

Decision Making / Decision Sciences

Quantitative Analyse

  • Modellentwicklung 
  • Datenaufbereitung
  • Modelllösung 
  • Berichterstellung

Decision Making / Decision Sciences

Modellentwicklung

3 Arten von Modellen:

  • ikonisches (materiales) Modell - physische Nachbildung (Spielzeugauto)
  • analoges Modell - Veranschaulichung theoretischer Überlegungen zur Explikation (Thermometer stellvertretend für Temperatur)
  • mathematisches Modell - Darstellungen eines Problems durch ein System von Symbolen und mathematischen Beziehungen oder Ausdrücken (Gewinnfunktion)

Decision Making / Decision Sciences

Mathematische Modelle (1)


Problemdefinitionsphase führt zu einer Zielfunktion / Hauptbedingung (objective) (bspw. Gewinnmaximierung) und möglicherweise zu einer Reihe an Nebenbedingungen (constraints) (bspw. Maschinenlaufzeiten, Regulierungen)


Erfolg des mathematischen Modells und des quantitativen Ansatzes hängt stark davon ab, wie genau das Ziel und die Einschränkungen in mathematischen Gleichungen oder Beziehungen ausgedrückt werden können.

 

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