Entscheidung unter Unsicherheit

In der Betriebswirtschaftslehre spielen Entscheidungen unter Unsicherheit eine zentrale Rolle. Zahlreiche betriebliche Prozesse sind von Unsicherheiten geprägt, die es zu bewältigen gilt, um erfolgreiche Entscheidungen treffen zu können. In diesem Artikel werden zunächst die Grundlagen und Definitionen von Entscheidungen unter Unsicherheit erläutert, einschließlich der Entstehung von Unsicherheit in der BWL und der Entscheidungstheorie. 

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Entscheidung unter Unsicherheit

Entscheidung unter Unsicherheit

In der Betriebswirtschaftslehre spielen Entscheidungen unter Unsicherheit eine zentrale Rolle. Zahlreiche betriebliche Prozesse sind von Unsicherheiten geprägt, die es zu bewältigen gilt, um erfolgreiche Entscheidungen treffen zu können. In diesem Artikel werden zunächst die Grundlagen und Definitionen von Entscheidungen unter Unsicherheit erläutert, einschließlich der Entstehung von Unsicherheit in der BWL und der Entscheidungstheorie.

Anschließend wird anhand von Beispielen die Analyse und Erklärung von Entscheidungen unter Unsicherheit aufgezeigt, unter anderem durch Risikoabschätzung, Wahrscheinlichkeiten und die Anwendung von Entscheidungsregeln und Verfahren. Schließlich werden verschiedene Anwendungsbereiche der Entscheidung unter Unsicherheit in der BWL betrachtet, wie etwa Investitionsentscheidungen, Personalentscheidungen und Markteintrittsstrategien.

Entscheidung unter Unsicherheit: Grundlagen und Definition

In der Betriebswirtschaftslehre (BWL) spielen Entscheidungen eine zentrale Rolle, da sie das Handeln von Unternehmen und deren Akteuren beeinflussen. Entscheidungen können dabei unter verschiedenen Bedingungen getroffen werden, eine dieser Bedingungen ist die Unsicherheit. In diesem Abschnitt wirst du die Grundlagen der Entscheidung unter Unsicherheit kennenlernen und erfahren, wie sie in der BWL behandelt wird.

Entstehung von Unsicherheit in der BWL

Unsicherheit entsteht immer dann, wenn zukünftige Ereignisse oder Umstände nicht mit Sicherheit vorhersehbar sind, und tritt in vielen Unternehmensbereichen auf. Hier sind einige Beispiele, in denen Unsicherheit eine Rolle spielt:
  • Projektmanagement: Unsicherheit kann entstehen, wenn unvorhersehbare Ereignisse den Projektablauf beeinflussen.
  • Investitionsentscheidungen: Unsicherheit in Bezug auf zukünftige Renditen oder Marktentwicklungen kann Entscheidungen erschweren.
  • Personalplanung: Arbeitsmarktbedingungen oder individuelle Fähigkeiten der Mitarbeiter können Unsicherheiten in der Personalbeschaffung verursachen.
  • Produktentwicklung: Unsicherheit über die Marktakzeptanz von Innovationen kann die Entscheidungsfindung beeinflussen

Unsicherheit: Ein Zustand in dem die Wahrscheinlichkeiten zukünftiger Ereignisse oder Ergebnisse nicht bekannt sind, und somit keine verlässliche Prognose getroffen werden kann.

Ein Beispiel für Entscheidung unter Unsicherheit ist die Auswahl einer neuen Produktionsanlage. Die Prognosen über den zukünftigen Bedarf an Kapazität, Energiepreise und die technologische Entwicklung sind ungewiss, wodurch Unsicherheit über die optimale Investitionsentscheidung herrscht.

Entscheidungstheorie und Entscheidung unter Unsicherheit

Die Entscheidungstheorie ist ein Teilgebiet der BWL, das sich mit der Modellierung und Analyse von Entscheidungsproblemen befasst. Im Kontext von Entscheidungen unter Unsicherheit werden verschiedene Methoden herangezogen, um optimale oder zumindest rationales Handeln in unsicheren Situationen zu ermöglichen. Ein klassisches Modell zur Entscheidungsfindung unter Unsicherheit ist die Erwartungsnutzentheorie. Bei der Erwartungsnutzentheorie wird der Nutzen von möglichen Entscheidungsalternativen abgeschätzt und mit den jeweiligen Wahrscheinlichkeiten gewichtet. Ziel ist es, die Alternative mit dem höchsten erwarteten Nutzen - also dem höchsten gewichteten Durchschnittsnutzen der möglichen Ergebnisse - zu identifizieren.

Erwartungsnutzentheorie: Eine Methode zur Entscheidungsfindung unter Unsicherheit, die darauf abzielt, die Alternative mit dem höchsten erwarteten Nutzen zu wählen, indem mögliche Nutzen mit den jeweiligen Wahrscheinlichkeiten gewichtet werden.

Der Erwartungsnutzen allein kann aber nicht immer eine endgültige Antwort auf alle Entscheidungsprobleme unter Unsicherheit liefern. Andere Aspekte wie Risikoverhalten oder das aktive Management von Unsicherheiten müssen ebenfalls berücksichtigt werden.

In der Entscheidungstheorie gibt es eine Vielzahl von weiteren Modellen und Ansätzen, um Entscheidungen unter Unsicherheit zu analysieren und zu unterstützen. Hierzu zählen beispielsweise die mehrkriterielle Entscheidungstheorie, Portfoliotheorie, oder die Echtzeitsteuerung von Produktionsprozessen als eine Möglichkeit, Unsicherheit im Operationsmanagement zu reduzieren.

Eine wichtige Voraussetzung für Entscheidungen unter Unsicherheit ist die Verfügbarkeit von Informationen. Die Informationsbeschaffung und -verarbeitung ist ein essenzieller Bestandteil der Entscheidungsfindung, da sie den Entscheidungsträgern die nötigen Kenntnisse und Einsichten für fundierte Entscheidungen liefert. Hier kommen auch moderne Technologien und Big-Data-Analysen zum Tragen, um Unsicherheit zu reduzieren und die Entscheidungsgrundlage zu verbessern.

Entscheidung unter Unsicherheit Beispiel: Analyse und Erklärung

Im Folgenden wird anhand eines Beispiels anschaulich erklärt, wie Entscheidungen unter Unsicherheit in der BWL analysiert und getroffen werden können. Dabei werden die Aspekte Risikoabschätzung und Wahrscheinlichkeiten sowie Entscheidungsregeln und Verfahren bei Unsicherheit behandelt.

Risikoabschätzung und Wahrscheinlichkeiten

Eine wichtige Voraussetzung für die Entscheidung unter Unsicherheit ist die Abschätzung von Risiken und das Ermitteln von Wahrscheinlichkeiten für mögliche Ereignisse. Diese helfen, Unsicherheit zumindest teilweise zu quantifizieren und unterstützen bei der Auswahl geeigneter Entscheidungsregeln und Verfahren. Im folgenden Beispiel sollen zwei Investitionsmöglichkeiten (Projekt A und Projekt B) verglichen werden:
  • Projekt A hat eine erwartete Rendite von 8 % und eine Standardabweichung von 4 %
  • Projekt B hat eine erwartete Rendite von 12 % und eine Standardabweichung von 9 %
In diesem Zusammenhang kann die Standardabweichung als ein Maß für das Risiko verstanden werden. Je höher die Standardabweichung, desto größer ist die Unsicherheit in Bezug auf die Rendite. Das Risiko des Gewinnverlustes lässt sich ebenfalls berechnen:
  • Risiko von Verlusten für Projekt A: \(P(ÜA < 0) =\)
  • Risiko von Verlusten für Projekt B: \(P(ÜB < 0) =\)
Um die Wahrscheinlichkeiten für positive oder negative Renditen zu ermitteln, können historische Daten, Expertenmeinungen oder statistische Prognoseverfahren verwendet werden. Wichtig ist, dass die Wahrscheinlichkeitsschätzungen stets kritisch hinterfragt und regelmäßig aktualisiert werden.

Entscheidungsregeln und Verfahren bei Unsicherheit

Nachdem Risikoabschätzungen und Wahrscheinlichkeiten ermittelt wurden, können verschiedene Entscheidungsregeln und Verfahren angewandt werden, um die optimale Wahl der Investitionsmöglichkeit zu treffen:
  • 1. Maximin-Regel: Hierbei wird diejenige Alternative gewählt, bei der das schlechteste mögliche Ergebnis maximiert wird. Das bedeutet, dass die Investition mit dem höchsten Mindestgewinn ausgewählt wird.
  • 2. Maximax-Regel: Bei dieser Regel suche nach der Alternative mit dem höchsten möglichen Gewinn, das heißt, nach der Investition mit dem größten maximalen Gewinn.
  • Hurwicz-Kriterium: Das Hurwicz-Kriterium kombiniert Aspekte der Maximin- und Maximax-Regel und berücksichtigt den individuellen Entscheidungsträger. Hier wird der gewichtete Durchschnitt der maximalen und minimalen Renditen berechnet: \( C(A) = \alpha \cdot Max_A + (1-\alpha) \cdot Min_A \) wobei \(\alpha\) der individuelle Pessimismusgrad des Entscheidungsträgers ist.
  • Laplace-Kriterium: Bei dieser Regel verteilen wir gleichmäßige Wahrscheinlichkeiten auf alle möglichen Ergebnisse einer Alternative und wählen diejenige, die den höchsten Durchschnitt aufweist.
Neben diesen klassischen Entscheidungsregeln gibt es auch modernere Verfahren wie die Erwartungsnutzentheorie, die Bayes-Regel oder das Portfolio-Optimierungsverfahren von Markowitz. Um anhand unseres Beispiels die Investitionsentscheidung zu treffen, wenden wir das Hurwicz-Kriterium an und nehmen an, dass der Entscheidungsträger einen Pessimismusgrad von 0,5 hat:
  • Für Projekt A: \(C(A) = 0,5 \cdot (8 + 4) + (1 - 0,5) \cdot (8 - 4) = 6 \)
  • Für Projekt B: \(C(B) = 0,5 \cdot (12 + 9) + (1 - 0,5) \cdot (12 - 9) = 10,5 \) Da \(C(B) > C(A)\)
In diesem Fall wählt der Entscheidungsträger in diesem Fall Projekt B für die Investition. Die Wahl der passenden Entscheidungsregel oder des Verfahrens hängt von den individuellen Präferenzen und der Risikobereitschaft des Entscheidungsträgers sowie den gegebenen Informationen über die Alternativen ab. Je genauer die Informationen und Schätzungen sind, desto fundierter und zielgerichteter können Entscheidungen unter Unsicherheit getroffen werden.

Anwendung der Entscheidung unter Unsicherheit in der BWL

Die Entscheidung unter Unsicherheit ist in vielen Bereichen der Betriebswirtschaftslehre von Bedeutung. In diesem Abschnitt wirst du die Anwendung von Entscheidungen unter Unsicherheit in den Bereichen Investitionsentscheidungen, Personalentscheidungen und Markteintrittsstrategien kennenlernen.

Investitionsentscheidungen und Unsicherheit

Investitionsentscheidungen sind zentrale Entscheidungen für Unternehmen, da sie die Grundlage für zukünftige Erträge und den Erfolg des Unternehmens bilden. Die Unsicherheit spielt hierbei eine wichtige Rolle, da zukünftige Entwicklungen und Faktoren wie die Marktsituation, technologische Veränderungen oder politische Rahmenbedingungen nicht genau vorhersehbar sind. Einige Beispiele für Unsicherheit bei Investitionsentscheidungen sind:

  • Unsicherheit über zukünftige Cashflows der Investition
  • Unsicherheit über zukünftige Zinssätze oder Wechselkurse
  • Unsicherheit über die Entwicklung von Rohstoff- oder Energiepreisen

Um Investitionsentscheidungen unter Unsicherheit zu treffen, können verschiedene Ansätze und Methoden verwendet werden:

  • Realoptionen-Ansatz:
    • Dieser Ansatz bewertet Investitionsmöglichkeiten als Optionen, die unter Berücksichtigung der Unsicherheit über zukünftige Entwicklungen ausgeübt oder verworfen werden können.
    • Realoptionen bieten Flexibilität, um bei veränderten Bedingungen angepasste Entscheidungen zu treffen.
  • Sensitivitätsanalyse:
    • Diese Methode analysiert, wie sich Veränderungen einzelner Parameter, z. B. Umsatzprognosen oder Investitionskosten, auf die Rentabilität einer Investition auswirken.
    • Sie hilft, die Robustheit von Investitionsentscheidungen zu beurteilen und mögliche Risiken zu identifizieren.
  • Szenarioanalyse:
    • Hierbei werden verschiedene mögliche Szenarien mit unterschiedlichen Annahmen über die zukünftige Entwicklung betrachtet.
    • Die Analyse zeigt, wie sich unterschiedliche Szenarien auf die Rentabilität einer Investition auswirken und welche Entscheidungen in den jeweiligen Szenarien empfehlenswert sind.

Personalentscheidungen und Unsicherheit

Auch im Personalbereich spielen Entscheidungen unter Unsicherheit eine wichtige Rolle. Hier sind einige Beispiele für Unsicherheiten, die bei Personalentscheidungen relevant sein können:
  • Unsicherheit über die zukünftige Personalnachfrage
  • Unsicherheit über die Verfügbarkeit von qualifizierten Arbeitskräften am Arbeitsmarkt
  • Unsicherheit über die zukünftige Leistung und Motivation von Mitarbeitern
Um die Unsicherheit bei Personalentscheidungen zu reduzieren, können verschiedene Ansätze angewendet werden:
  • Personalbedarfsplanung: Eine genauere Analyse der zukünftigen Personalnachfrage, zum Beispiel durch den Einsatz von Prognosemethoden, kann die Unsicherheit bei Personalentscheidungen reduzieren.
  • Personalmarketing: Strategien zur Steigerung der Arbeitgeberattraktivität können helfen, qualifizierte Arbeitskräfte für das Unternehmen zu gewinnen und die Unsicherheit bei der Personalbeschaffung zu reduzieren.
  • Personalentwicklung: Die systematische Förderung und Weiterbildung der Mitarbeiter kann dazu beitragen, Unsicherheiten über die zukünftige Leistung und Motivation der Belegschaft zu verringern.

Markteintrittsstrategien und Entscheidung unter Unsicherheit

Die Entscheidung, in neue Märkte einzutreten, ist für viele Unternehmen von großer Bedeutung. Hierbei sind oft Unsicherheiten zu bewältigen, wie zum Beispiel:
  • Unsicherheit über die Marktentwicklung und Wettbewerbsbedingungen
  • Unsicherheit über die Kundennachfrage und das Verbraucherverhalten
  • Unsicherheit über politische und rechtliche Rahmenbedingungen
Unternehmen können verschiedene Strategien zur Entscheidungsfindung unter Unsicherheit nutzen, wenn sie neue Märkte betreten:
  • Marktforschung:
    • Eine umfangreiche Analyse des Marktes, der Wettbewerbsbedingungen und der Kundenbedürfnisse kann Unsicherheiten reduzieren und die Entscheidungsgrundlage verbessern.
  • Pilotprojekte und Testmärkte:
    • Durch Pilotprojekte oder Testmärkte können Unternehmen erste Erfahrungen in einem neuen Markt sammeln und lernen, bevor sie umfangreichere Investitionen tätigen.
  • Joint Ventures, strategische Allianzen oder M&A:
    • Durch die Zusammenarbeit oder Integration von Geschäftspartnern, die bereits am Zielmarkt etabliert sind, können Unsicherheiten bei Markteintritten reduziert werden, indem das lokale Markt-Know-how oder Netzwerke genutzt werden.

Entscheidung unter Unsicherheit - Das Wichtigste

  • Entscheidung unter Unsicherheit: Zustand, in dem Wahrscheinlichkeiten zukünftiger Ereignisse oder Ergebnisse nicht bekannt sind und keine verlässliche Prognose möglich ist.
  • Entscheidungstheorie: Teilgebiet der BWL, befasst sich mit der Modellierung und Analyse von Entscheidungsproblemen.
  • Erwartungsnutzentheorie: Methode zur Entscheidungsfindung unter Unsicherheit, wählt die Alternative mit dem höchsten erwarteten Nutzen.
  • Risikoabschätzung und Wahrscheinlichkeiten: Schätzung von Risiken und Ermittlung von Wahrscheinlichkeiten für mögliche Ereignisse.
  • Entscheidungsregeln und Verfahren: Maximin-Regel, Maximax-Regel, Hurwicz-Kriterium, Laplace-Kriterium und weitere.

Häufig gestellte Fragen zum Thema Entscheidung unter Unsicherheit

gibt es in der BWL? In der BWL gibt es Entscheidungen unter Unsicherheit wie Investitionsentscheidungen, Produktionsmengenplanung, Personalplanung, Marketingstrategien und Preisgestaltung, da diese Entscheidungen von zukünftigen Ereignissen, Marktentwicklungen und externen Faktoren abhängen, die nicht genau vorhersehbar sind.

Entscheidungen unter Unsicherheit kommen sehr häufig vor, da im täglichen Leben und im Geschäftsumfeld viele Situationen eintreten, in denen nicht alle Informationen verfügbar oder zukünftige Ereignisse schwer vorhersehbar sind.

Entscheidungen unter Unsicherheit werden ständig getroffen, da viele Geschäfts- und Managemententscheidungen von unvorhersehbaren Faktoren, unvollständigen Informationen und zukünftigen Ereignissen abhängig sind.

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