Zusammenfassung
Infolge des hohen Allgemeinheitsgrades des Bewertungsverfahrens lassen sich in allen Bereichen, in denen Entscheidungen unter Unsicherheit anfallen, Anwendungsmöglichkeiten finden und es lassen sich ohne besondere Schwierigkeiten Anwendungsbeispiele für die verschiedensten Teilbereiche der Betriebswirtschaftslehre konstruieren. Auf die Konstruktion eigener Anwendungsbeispiele soll indes hier verzichtet werden; vielmehr soll eine kurze Besprechung einiger in der Literatur vorhandener Beispiele aus verschiedenen Teilbereichen der Betriebswirtschaftslehre als Überblick über die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten des Bewertungsverfahrens und des darauf aufbauenden Entscheidungsmodells genügen. Der Überblick wird dabei weiter auf Anwendungen bei Investitionsentscheidungen, Entscheidungen im Bereich des Marketing einschließlich der Neuproduktplanung und bei der Lösung verschiedener Überwachungsprobleme eingeschränkt.1 Auf die Frage, inwieweit diese Anwendungsbeispiele auf tatsächlichen Entscheidungssituationen und empirischen Daten aufbauen, wird dabei nicht eingegangen.2
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Literatur
Ein allgemeiner Überblick über Anwendungsmöglichkeiten Bayes-scher Theorie, die auch Anwendungsmöglichkeiten für das mit den Aussagen des Theorems von Bayes kompatible Informationsbewer-tungsverfahren sind, findet sich bei Frank, R.E./Green, P.E., Quantitative Methods, S. 24–26 sowie bei Weber, K., Entschei-dungsprozesse, S. 94/95. Vgl. auch die Anwendungsbeispiele bei Morris, W.T., Management Science, S. 87–193-
Vgl. hierzu auch die Bemerkungen von Frank, R.E./Green, P.E., Quantitative Methods, S. 25/26, 29/30.
Grayson Jr., C.J., Decisions.
Vgl. zur allgemeinen Beschreibung dieser Probleme auch Arps, J.J., Exploratory Ventures; Owen, E.W., Petroleum Exploration (zit. nach v.Wahl, S., Investitionsentscheidung, S. 147–150).
Vgl. Grayson Jr., C.J., Decisions, S. 321.
Vgl. Grayson Jr., C.J., Decisions, S. 7.
Vgl. Grayson Jr., C.J., Decisions, S. 250–263.
Vgl. Grayson Jr., C.J., Decisions, S. 323/324.
Vgl. Grayson Jr., C.J., Decisions, S. 329/330. In dies em Zusammenhang erwähnt Grayson ausdrücklich, daß dies keinesfalls zwingend ist, sondern grundsätzlich auch anderweitige Schätzungen des Entscheidungsträgers zu berücksichtigen sind.
Es wird also die Gültigkeit des Theorems von Bayes auch für die Wahrscheinlichkeiten der tatsächlichen Entscheidungsfelder nach Information, also konstante Umweltbedingungen, unterstellt. Vgl. S. 46.
Vgl. Grayson Jr., C.J., Decisions, S. 332/333.
v. Wahl, S., Investitionsentscheidung.
Vgl. v. Wahl, S., Investitionsentscheidung, S. 153/154.
Vgl. v. Wahl, S., Investitionsentscheidung, S. 156.
Vgl. v. Wahl, S., Investitionsentscheidung, S. 154.
Vgl. v. Wahl, S., Investitionsentscheidung, S. 153, Tab. 3, bzw. S. 156, Tab. 5.
Vgl. S. 46.
Werden die A-priori- und A-posteriori-Wahrscheinlichkeiten in Formel (II 1.8) eingesetzt, so ergibt sich ein Gleichungssystem mit der Eintrittswahrscheinlichkeit der angenommenen Information und den zugehörigen Likelihoods als Unbekannten. Wird diesem System die Bedingung hinzugefügt, daß sich die Likelihoods zu Eins aufsummieren müssen [Formel (II 1.9)], so ist das erweiterte System eindeutig lösbar. Als Lösung ergibt sich für die Eintrittswahrscheinlichkeit der Information 2/7 und für die zugehörigen Likelihoods die Werte 0, 2/7, 3/7, 2/7 und 0.
Zur Bedeutung von Informationen bei Investitionsentscheidungen im allgemeinen vgl. Smith, R.G.E., Uncertainty.
Laux, H., Investitionsplanung.
Vgl. Laux, H., Investitionsplanung, S. 45–60, 83–85.
Laux, H., Investitionsplanung, S. 45.
Vgl Laux, H., Investitionsplanung, S. 45–52. Es gilt nämlich nur für nicht informative Handlungsmöglichkeiten einer Entscheidungssituation, daß sie hinsichtlich der Übergangswahrschein-lichkeiten der nach ihrem Ergreifen möglichen Übergänge in andere EntseheidungsSituationen völlig identisch sind. Bei der Darstellung der möglichen Umweltentwicklungen kann somit nur beim Fehlen von Informationsbeschaffungsmöglichkeiten auf die explizite Erfassung der Handlungsmöglichkeiten verzichtet werden. Handelt es sich hingegen um Informationsbeschaffungsmaß-nahmen, so wird durch die Entscheidung für eine bestimmte Maßnahme bzw. durch die damit verbundenen Informationen die in den Übergangswahrscheinlichkeiten zum Ausdruck kommende Erwartungsstruktur des Entscheidungsträgers verändert.
Vgl. Laux, H., Investitionsplanung, S. 85.
Vgl. Laux, H., Investitionsplanung, S. 84.
Vgl. z.B. Magee, J.F., Capital Investment; Mao, J.C.T., Financial Decisions.
Sturm, S., Entscheidungen, S. 41–60.
Das Informationsbewertungsverfahren ist, obwohl explizit nur für diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen formuliert, grundsätzlich auch bei kontinuierlich verteilten Größen anwendbar.
Scarf, H., Inventory Problem. Vgl. auch die Beschreibung dieses Ansatzes bei Sturm, S., Entscheidungen, S. 38–40.
Vgl. Sturm, S., Entscheidungen, S. 42/43.
Vgl. Sturm, S., Entscheidungen, S. 42–51.
Vgl. Sturm, S., Entscheidungen, S. 52.
Vgl. Sturm, S., Entscheidungen, S. 53–56.
Vgl. Sturm, S., Entscheidungen, S. 56–60.
Bass, F.M., Marketing.
Sabel, H., Produktpolitik, S. 253–261.
Vgl. z.B. Frank, R.E./Green, P.E., Quantitative Methods; Green, P.E./Tull, D.S., Research, S. 55–62; Pessemier, E.A., Decisons, insbesondere S. 141–168; Weber, K., Projektanalyse; derselbe, Projektplanung, sowie die unter den Namen DEMON und SPRINTER bekannt gewordenen Modelle. (Vgl. zu DEMON die Originalquellen von Charnes/Cooper/DeVoe/Learner, in: Management Science, Vol. 12, 1966, Series A, S. 865–887; Vol. 14, 1968, Theory, S. 513–524 und S. 682–291 sowie deren Besprechung bei Sabel, H., Produktpolitik, S. 265–270 und Schmitt-Grohé, J., Produktinnovation, S. 108–116 und zu SPRINTER Urban, G.L., Product Analysis und Schmitt-Grohé, J., Produktinnovation, S. 117–121).
Bass, F.M., Marketing; mit kleineren Änderungen wiederabgedruckt in Pessemier, E.A., Decisions, S. 119–140.
Vgl. Schlaifer, R., Probability, S. 330–383, 508–603.
Vgl. Bass, F.M., Marketing, S. 79/80.
Vgl. Bass, F.M., Marketing, S. 80–82, 84/85. Es werden also konstante Umweltbedingungen unterstellt.
Vgl. Bass, F.M., Marketing, S. 83/84, 86.
Vgl. Bass, F.M., Marketing, S. 85. Die Werte p, p̄, pL und pM stellen jeweils Prozentzahlen dar und dürfen nicht mit den in Teil II und III dieser Arbeit ebenfalls mit dem Symbolp bezeichneten Wahrscheinlichkeiten verwechselt werden.
Vgl. Bass, F.M., Marketing, S. 85.
In dem Beispiel von Bass wird für b der Wert 700 000 Dollar und für a, bei Bass später allgmein k genannt, der Wert 10 000 000 Dollar verwendet. Vgl. Bass, F.M., Marketing, S. 85.
Für EW(G) = 0 ist der Entscheidungsträger indifferent zwischen der Einführung und Nicht-Einführung. Er entscheide sich in diesem Fall für die Nicht-Einführung.
Vgl. auch Bass, F.M., Marketing, S. 87.
Wird statt a das Symbol k verwendet, so stimmt dieser Wert mit Formel (2) von Bass, F.M., Marketing, S. 88 überein.
Wird statt a das Symbol k verwendet, so stimmt dieser Wert mit Formel (1) von Bass, F.M., Marketing, S. 88 überein.
Vgl. Sabel, H., Produktpolitik, S. 253–261. Das Beispiel ist, worauf Sabel (Fußnote 32, S. 254) selbst hinweist, in seiner Struktur sehr eng an ein Beispiel von Raiffa, H./Schlaifer, R., Decision Theory, S. 3–11 angelehnt, die allerdings eine völlig andere praktische Interpretation zugrunde legen.
Mit Hilfe der von Sabel, H., Produktpolitik, S. 259 angegebenen, kompliziert aussehenden “Nutzenfunktion” werden letztlich lediglich die möglichen monetären Ergebnisse (Gewinne) der einzelnen Handlungsmöglichkeiten bei den verschiedenen möglichen Informationsständen berechnet, so daß die Maximierung des Erwartungswertes dieser “Nutzengrößen” mit der genannten Entscheidungsregel identisch ist.
Vgl. S. 30, 64/65.
Sabel spricht von “Nettoeinnahmen” statt von Gesamtdeckungs-beiträgen. Bei der Angabe einer “Nettoeinnahme von 75 000 DM” im Falle z1 muß es sich offensichtlich um einen Druckfehler handeln. Vgl. Sabel, H., Produktpolitik, S. 257.
Vgl. Sabel, H., Produktpolitik, S. 255/256.
Vgl. Sabel, H., Produktpolitik, S. 259.
Vgl. Sabel, H., Produktpolitik, S. 258–260. Vgl. auch die allgemeineren Ausführungen auf S. 252/253 derselben Arbeit.
Die Maximierung des Erwartungswertes der monetären Ergebnisse ist identisch mit der von Sabel zugrunde gelegten Entscheidungsregel. Vgl. Fußnote 3), S. 168.
Eo bzw. Ẽ sind identisch mit den Werten u*(e0) bzw. u*(e1) bei Sabel, H., Produktpolitik, S. 260, während sich Ē errechnet als erwarteter Gewinn nach Informationsbeschaffung ohne Berücksichtigung der mit der Testmarktuntersuchung verbundenen Ein- und Auszahlungen.
Wenn die Differenz Ē — Ẽ positiv ist, kann der Informationswert nie negativ werden. Vgl. Abschnitt III, 7.
In dem formal analogen Beispiel von Raiffa, H.,/Schlaifer, R., Decision Theory, S. 8–11 ist der Normalfall positiver Informationskosten gegeben.
Green, P.E./Tull, D.S., Research, S. 320–322.
Vgl. Green, P.E./Tull, D.S., Research, S. 320/321.
Vgl. Green, P.E./Tull, D.S., Research, S. 322.
Da keine Informationskosten entstehen, kann man hier — wie es Green/Tull tuneigentlich auf die Bestimmung des Informationswertes verzichten, da die Informationsbeschaffung in diesem Fall nicht nachteilig sein kann.
Zu einem kurzen Überblick über diese Entscheidungsprobleme vgl. z.B. Bamberg, G., Entscheidungstheorie, S. 52–55.
Es handelt sich hierbei nicht um Gesamtkosten im Sinne der Definition auf S. 18, sondern um in Ergebniseinheiten gemessene Beträge.
Zu Möglichkeiten der Bestimmung der zur Informationswertberechnung benötigten Daten, insbesondere der Wahrscheinlichkeiten vgl. z.B. Schlaifer, R., Analysis, S. 572–575; derselbe, Probability, s. 194–235.
Vgl. auch Chou, Y., Analysis, S. 690/691; Green, P.E./Tull, D.S., Research, S. 307; Schlaifer, R., Probability, S. 517; Weber, K., Buchprüfungen S. 110.
Die Begriffe “Stichprobenumfang” und “Stichprobengröße” werden synonym verwendet.
Ein Beispiel für eine Grundgesamtheit von 200 Elementen findet sich bei Schlaifer, R., Analysis, S. 571–581.
Vgl. Green, P.E./Tull, D.S., Research, S. 307/308; Schlaifer, R., Probability, S. 517.
Es handelt sich wiederum um in Ergebniseinheiten gemessene Kosten.
Vgl. z.B. Schlaifer, R., Analysis, S. 585–588; derselbe, Probability, S. 517.
Beides ist nur äquivalent im Falle der Nutzenfunktion U(e) = e.
Vgl. Bitz, M./Wenzel, F., Preisbildung, S. 463–465.
Liegt der innerhalb des Intervalls gefundene optimale Stichprobenumfang an einer der Intervallgrenzen, so wird man selbstverständlich auch noch das angrenzende Intervall untersuchen.
Vgl. Schlaifer, R., Analysis, S. 584/585.
Vgl. DeGroot, M.H., Decisions, S. 267; Green, P.E./Tull, D.S., Research, S. 311; Niggemann, V., Informationsprozesse, S. 60–67.
Vgl. auch die grundsätzlichen Ausführungen bei DeGroot, M.H., Decisions, S. 267–278; Schlaifer, R., Probability, S. 590–602.
Vgl. hierzu z.B. Schlaifer, R., Probability, S. 593/594, 601.
Vgl. DeGroot, M.H., Decisions, S. 267–272; Schlaifer, R., Probability, S. 601/602.
Vgl. Schlaifer, R., Probability, S. 602. Vgl. auch das Beispiel von Green, P.E./Tull, D.S., Research, S. 311–319.
Vgl. Green, P.E./Tull, D.S., Research, S. 293–307.
Zum Begriff der Kontrolle vgl. Frese, E., Kontrolle, S. 49–55.
Vgl. Zellner, A., Bayesian Approach, S. 181/182.
Vgl. Schlaifer, R., Probability, S. 342/343, 510–518. Vgl. auch ein ähnliches Beispiel bei Feichtinger, G., Entscheidungsproblerne, S. 467–469.
Vgl. z.B. McCall, J.J., Economics, S. 304–308.
Buchner, R., Buchprüfungen.
Kraft Jr., W.H., Sampling.
Tracy, J.A., Auditing; derselbe, Confidence Intervals.
Tracy, J.A., Auditing, S. 98 weist lediglich auf die Existenz dieser Problematik hin.
Sorensen, J.E., Auditing.
Veber, K., Buchprüfungen, insbesondere S. 107–115.
Vgl. Sorensen, J.E., Auditing, S. 556–560.
Vgl. Weber, K., Buchprüfungen, S. 111.
Vgl. Weber, K., Buchprüfungen, S. 98–100, 112/113.
Vgl. Sorensen, J.E., Auditing, S. 56l; Weber, K., Buchprüfungen, S. 114.
Zu weiteren Beispielen vgl. Schmitt, S.A., Uncertainty, S. 260–270.
Vgl. Nelson, Ph., Consumer Behavior. Vgl. auch die ähnliche Problematik bei Stigler, G.J., Labor Market.
Vgl. Nelson, Ph., Consumer Behavior, S. 314.
Vgl. Dworatschek, S./Ponike, H., Wirtschaftlichkeitsanalyse, S. 38. Vgl. auch S. 22/23.
Vgl. z.B. Marschak, J., Economic Theory; derselbe, Information Systems; derselbe, Problems.
Vgl. z.B. Feltham, G.A., Value.
Vgl. z.B. Mock, Th.J., Values.
Vgl. Wild, J., Informationssystem; derselbe, Informationskostenrechnung.
Vgl. Witte, E., Informationsverhalten; Spiegel-Verlag (Hrsg.), Entscheidungsprozesse, sowie zu einem Überblick über andere empirische Arbeiten Feltham, G.A./Pemski, J.S., Information Evaluation, S. 636–638.
Vgl. hierzu Page, Th., Information.
Vgl. die Be sprechung des Ansatzes von Page, Th., Information, bei Niggemann, W., Informationsprozesse, S. 34–36.
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Wenzel, F. (1975). Einige Anwendungsmöglichkeiten des Bewertungsverfahrens. In: Entscheidungsorientierte Informationsbewertung. Beiträge zur betriebswirtschaftlichen Forschung, vol 42. VS Verlag für Sozialwissenschaften, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-322-87439-9_4
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