Decision Making / Decision Sciences at Frankfurt School Of Finance & Management | Flashcards & Summaries

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Lernmaterialien für Decision Making / Decision Sciences an der Frankfurt School of Finance & Management

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TESTE DEIN WISSEN

Normativ

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TESTE DEIN WISSEN

aufgrund von Erfahrung gewonnene entsprechende Regel / Vorschrift

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TESTE DEIN WISSEN

Präskriptiv 


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TESTE DEIN WISSEN

bestimmte Normen festlegend


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TESTE DEIN WISSEN

Axiomatic rules

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TESTE DEIN WISSEN

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

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TESTE DEIN WISSEN

Homo Economicus (Economic Man)

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TESTE DEIN WISSEN
  • 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
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TESTE DEIN WISSEN

Abweichung vom präskriptiven Modell 

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TESTE DEIN WISSEN
  • 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
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TESTE DEIN WISSEN

Eingeschränkte Optimierung: Lagrange Methode 

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TESTE DEIN WISSEN
  • 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)
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TESTE DEIN WISSEN

Quantitative Analyse und Entscheidungsfindung

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TESTE DEIN WISSEN

(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
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TESTE DEIN WISSEN

Ist eine rationale Entscheidung immer die richtige Entscheidung?

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TESTE DEIN WISSEN

Nein, aufgrund der "unknown unknowns"


Beispiel: Corona-Pandemie konnte keine vorhersehen 

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TESTE DEIN WISSEN

Quantitative Analyse

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TESTE DEIN WISSEN
  • Modellentwicklung 
  • Datenaufbereitung
  • Modelllösung 
  • Berichterstellung
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TESTE DEIN WISSEN

Modellentwicklung

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TESTE DEIN WISSEN

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)
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TESTE DEIN WISSEN

Mathematische Modelle (1)


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TESTE DEIN WISSEN

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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TESTE DEIN WISSEN

Mathematische Modelle (2)

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TESTE DEIN WISSEN

Uncontrollable Inputs können exakt oder unsicher und Gegenstand von Variation sein


  • deterministisches Modell: alle uncontrollable Inputs sind exakt bekannt und können nicht varieren
  • stochastisches oder probalistisches Modell: mindestens eines der uncontrollable Inputs ist unsicher oder kann variieren 
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Beispielhafte Karteikarten für deinen Decision Making / Decision Sciences Kurs an der Frankfurt School of Finance & Management - von Kommilitonen auf StudySmarter erstellt!

Q:

Normativ

A:

aufgrund von Erfahrung gewonnene entsprechende Regel / Vorschrift

Q:

Präskriptiv 


A:

bestimmte Normen festlegend


Q:

Axiomatic rules

A:

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

Q:

Homo Economicus (Economic Man)

A:
  • 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
Q:

Abweichung vom präskriptiven Modell 

A:
  • 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
Mehr Karteikarten anzeigen
Q:

Eingeschränkte Optimierung: Lagrange Methode 

A:
  • 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)
Q:

Quantitative Analyse und Entscheidungsfindung

A:

(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
Q:

Ist eine rationale Entscheidung immer die richtige Entscheidung?

A:

Nein, aufgrund der "unknown unknowns"


Beispiel: Corona-Pandemie konnte keine vorhersehen 

Q:

Quantitative Analyse

A:
  • Modellentwicklung 
  • Datenaufbereitung
  • Modelllösung 
  • Berichterstellung
Q:

Modellentwicklung

A:

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)
Q:

Mathematische Modelle (1)


A:

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.

 

Q:

Mathematische Modelle (2)

A:

Uncontrollable Inputs können exakt oder unsicher und Gegenstand von Variation sein


  • deterministisches Modell: alle uncontrollable Inputs sind exakt bekannt und können nicht varieren
  • stochastisches oder probalistisches Modell: mindestens eines der uncontrollable Inputs ist unsicher oder kann variieren 
Decision Making / Decision Sciences

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