EOM

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Beispielhafte Karteikarten für EOM an der FOM Hochschule für Oekonomie & Management auf StudySmarter:

Repräsentativitätsheuristik (Tversky/Kahneman)

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Urteilsheuristiken (dienen):

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Verlustaversion

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Anker/Anpassungsheuristiken(Mussweiler, Strack)

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Verfügbarkeitsheuristiken (Tversky /Kahneman)

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Heuristikarten

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Sunk costs:

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Status Quo:

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Besitztums /Endowmenteffekt:

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Framing Effekte:

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Verzerrung und Rationalisierung (Überdurchschnittlichkeitsillusion /Better than average Effekt)

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Urteilsheuristiken

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Beispielhafte Karteikarten für EOM an der FOM Hochschule für Oekonomie & Management auf StudySmarter:

EOM

Repräsentativitätsheuristik (Tversky/Kahneman)
-Ergebniswahrscheinlichkeit schätzen, basierend auf Ähnlichkeitsprinzipien
-Vernachlässigung Basisrateninformationen
-Zugehörigkeit einer Person/Objekt auf Basis Ähnlichkeit (Repräsentativität) zu
prototypischen Vertretern dieser Kategorie

EOM

Urteilsheuristiken (dienen):
-Daume/Faustregeln dienen kognitiver Entlastung

-Ermöglichen schnelle Schlussfolgerung auf Grundlage bruchstückhaften Wissens
(obwohl nicht logisch zwingend) in vielen Kontexten angemessen+ nützlich sind
-Können in anderen Kontexten zu systemat. Fehleinschätzungen (bias) führen

EOM

Verlustaversion
Menschen tendieren dazu Gut wertvoller einzuschätzen wenn sie es besitzen.
Nutzenverlust bei Abgabe ist größer als Nutzengewinn bei Erwerb

EOM

Anker/Anpassungsheuristiken(Mussweiler, Strack)
-Anker = bestimmte Info, die Person in ihrer Entscheidungsfindung beeinflusst.
Relevanz der Info nicht entscheidend

-Quantitative Tendenz wird in Richtung willkürlichen Anfangswertes verzerrt

-Wert wird nicht ausreichend korrigiert

-Art der Info nicht in Zusammenhang mit Problematik/ keine objektive
Bewertung des SV

-Unabhängig von gut ausgebildeten /neutrale Personen (Expertenlevel)

EOM

Verfügbarkeitsheuristiken (Tversky /Kahneman)
-Beurteilung Häufigkeiten/Wahrscheinlichkeiten, basiert auf Zugänglichkeit relevanter
Erinnerungen
-Entscheidungen basierend auf Wahrscheinlichkeiten wahrgenommener Ergebnisse

-Keine objektive Einschätzung möglich
→Priming Effekt = Einflüsse durch bereits bekannte Informationen

-Wahre Wahrscheinlichkeit des Ereignis unbekannt
→Perspektivenwechsel /Globale Perspektive

EOM

Heuristikarten
-Verfügbarkeits
-Repräsentativ
-Anker/Anpassungsheuristiken

EOM

Sunk costs:
-Form der Verlustaversion:
-Menschen beziehen bei Risiko behafteten Entscheidungen schon
getroffene Investitionen (sunk costs) mit ein.

-Je höher diese desto größer Tendenz weitere
Kosten auf sich zu nehmen, auch wenn Investitionserfolg fraglich

-Abbruchentscheidung = Verlustrealisierung aber weiter Investition = Chance auf Ausgleich
Verlust jedoch Risiko des noch größeren Verlusts.

-Bsp. Unternehmen : Projekt nicht abbrechen da Mio. investiert, oder teure Reparaturen an
Auto das kurz vor Totalausfall

EOM

Status Quo:
Erklärt sich durch Verlustaversion +untermauert dass Menschen grds. Dazu neigen
Ausgangssituation beizubehalten, da Angst vor evtl. Verlusten /Nachteilen größer ist als zu
erwartender Nutzengewinn

EOM

Besitztums /Endowmenteffekt:
Güter die Person in Besitz hat, steigt für Person sofort stark in ihrem Wert und Rückgabe ist
schmerzvoller

-Menschen verlangen oft viel mehr um Objekt
aufzugeben, als sie bereit wären dafür zu
bezahlen

EOM

Framing Effekte:
-Bewertung eines Ereignisses als positiv/negativ
-Beeinflussung durch „Einrahmen“

-Formulierungeweisen/Kontext/Art der Präsentation von Optionen beeinflussen deren
Präferenzordnung und wir entscheiden uns anders

-Effektkompensation: durch Anreize kann Effekt verringert werden (führen dazu, sich
intensiver mit vorliegender Entscheidung zu befassen)

-Etwas ist disproportional attraktiv /überproportional aversiv

EOM

Verzerrung und Rationalisierung (Überdurchschnittlichkeitsillusion /Better than average Effekt)
=überdurchschn. viele Personen nehmen an, besser als Durchschnitt zu sein bzw. viele
Personen sind optimistischer
in Bezug auf persönliche Leistung im Vergleich zur Leistung anderer
(Überoptimismus)

EOM

Urteilsheuristiken
= Strategien die das Finden von Lösungen zu
Problemen ermöglichen sollen zu denen kein mit
Sicherheit zum Erfolg führender Algorithmus bekannt ist.

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