Zusammenfassung
Die hohe Bedeutung von Unsicherheiten für Investitionsentscheidungen motiviert dazu, diese auch in die Analyse von Modellen der Investitionsprogrammplanung1 explizit einzubeziehen. Dies wird allerdings dadurch erschwert, daß bei Programmentscheidungen häufig sehr viele, eventuell sogar unendlich viele Alternativen vorliegen. Es muß daher bei der Modellkonstruktion und/oder -auswertung eine Beschränkung auf eine relativ geringe Anzahl unsicherer Entwicklungen oder Alternativen erfolgen.
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Literatur
Im folgenden wird der Sammelbegriff “Modelle der Investitionsprogrammplanung” für die unterschiedlichen Arten von Modellen zur Simultanplanung mehrerer Investitionsobjekte sowie von 2 Investitionen und anderen unternehmerischen Handlungen verwendet. Zu diesen Modellen vgl. Abschnitt 6.
Zu hier nicht vertieften Überlegungen, bei Unsicherheit Interdependenzen bereits bei der Modellierung von Zahlungsreihen einzelner Objekte zu erfassen, vgl. Krahnen, J.P.: (Investitionsmodelle), Sp. 1958 ff.
Vgl. Blohm, H.; Liider, K.: (Investition), S. 322 ff.
Zum Vorgehen vgl. Dinkelbach, W.: (Sensitivitätsanalysen), S. 23 ff.; Gal, T.: (Entscheidungsprobleme), S. 53 ff.; Schweim, J.: (Investitionsplanung), S. 108 ff. sowie zur Sensitivitätsanalyse bei Modellen fair Einzelentscheidungen Abschnitt 7. 3. 2.
Vgl. Felzmann, H.: (Modell), S. 52 ff.; Felzmann, H.: (Unterstützung), S. 834 ff.
Zur (simulativen) Risikoanalyse vgl. die Abschnitte 7.3.3 und 7.3.4.
Vgl. Salazar, R.C.; Sen, S.K.: (Simulation), S. 299 ff.; Blohm, H.; Lüder, K.: (Investition), S. 330 ff.
Vgl. Zimmermann, H.-J.: (Sets), S. 594; Buscher, U.; Roland, F.: (Fuzzy-Set-Modelle), S. 7.
Es wird hier unterstellt, daß die Zugehörigkeitsfunktion auf das Intervall [0,1] abbildet. Zugehörigkeitsfunktionen können aber auch auf andere Intervalle Bezug nehmen.
Vgl. Buscher, U.; Roland, F.: (Fuzzy-Set-Modelle), S. 37 ff.; Lehmann, I.; Weber, R.; Zimmermann, H.-J.: (Set), S. 4 ff.
Bei dieser Aussage ist vorausgesetzt, daß Kleiner-Gleich-Bedingungen vorliegen. Bei GrößerGleich-Bedingungen ist jeweils die andere Intervallgrenze zu verwenden.
Zum Minimum-Operator vgl. Zadeh, L.A.: (Sets), S. 225, zu anderen Operatoren wie dem Maximum-Operator oder kompensatorischen Operatoren vgl. Rommelfanger, H.: (Decision), S. 16 ff.
Damit besteht eine Analogie zur Maximin-Regel. Vgl. Abschnitt 7. 2.
Restriktionen, in denen keine unscharfen Aussagen einbezogen werden, lassen sich in diesem Optimierungsproblem in unveränderter Form erfassen.
Vgl. dazu Buscher, U.; Roland, F.: (Fuzzy-Set-Modelle), S. 57 ff.
Vgl. Markowitz, H.: (Portfolio), S. 8 ff.
Vgl. Hielscher, U.: (Aktienportefeuille), S. 186 ff.; Rodewald, B.: (Portfolio), S. 6 ff.
Jiwird hier vereinfachend für 2 • cji verwendet. Dieser Wert ergibt sich, da cji und cij über- einstimmen.
Zur Übertragung des Ansatzes auf die simultane Investitions-und Produktionsprogrammplanung vgl. Peters, L.: (Investitionsplanung).
Vgl. Kruschwitz, L.: (Investitionsrechnung), S. 325 ff.
Zu diesem vgl. Abschnitt 7.2.
Vgl. dazu Abschnitt 7.3.1.
Vgl. Hax,.; Laux, H.: (Planung), S. 318 ff.
Die Darstellung eines Entscheidungsbaumes ist bei Programmentscheidungen aufgrund der hohen Zahl von Alternativen nicht sinnvoll.
Die Notation weicht diesbezüglich von der beim Entscheidungsbaum verwendeten ab. Vgl. Abschnitt 7. 3. 5.
Vgl. Laux, H.: (Investitionsplanung), S. 20 f.
Zur Modellformulierung vgl. Laux, H.: (Investitionsplanung), S. 45 ff.
Vgl. Chames, A.; Cooper, W.W.: (Programming), S. 73 ff.; Lücke, W.: (Investitionslexikon), S.43f.
Vgl. Blohm, H.; Lüder, K.: (Investition), S. 327.
Vgl. dazu auch Blohm, H.; Lüder, K.: (Investition), S. 335.
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Götze, U., Bloech, J. (2002). Modelle für Programmentscheidungen bei Unsicherheit. In: Investitionsrechnung. Springer-Lehrbuch. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-08019-1_8
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-08019-1_8
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