Effizienzkonzepte Und Nutzentheoretische Ansätze Zur Lösung Stochastischer Entscheidungsmodelle

ISBN-13: 9783790809329 / Niemiecki / Miękka / 1996 / 253 str.

Markus Riess

Opis

Im Mittelpunkt dieser Arbeit stehen Effizienzuberlegungen fur stochastische Entscheidungsprobleme. Auf Grundlage der bei zufallsabhangigen Zielfunktionen anwendbaren stochastischen Dominanzgrade werden Effizienzkonzepte fur lineare Programme mit stochastischen Nebenbedingungskoeffizienten formuliert. Die fur die verschiedenen Problemformulierungen vorgestellten Ersatzmodelle basieren auf nutzentheoretischen Ansatzen und betrachten neben einem Zielerreichungsmass verschiedene Risikomasse zur Abbildung des Unzulassigkeitsrisikos. Die Anwendung des Konzeptes des Informationswertes auf diesen Problemkreis sowie die Illustrierung an einem investitionstheoretischen Beispiel runden die Darstellung ab."

Spis treści

1 Einleitung.- 2 Grundlagen der Entscheidungstheorie.- 2.1 Entscheidungsmodelle.- 2.2 Vektorielle Entscheidungsmodelle.- 2.2.1 Grundbegriffe.- 2.2.2 Effizienz.- 2.2.3 Kompromißmodelle.- 2.3 Stochastische Entscheidungsmodelle.- 2.3.1 Grundbegriffe.- 2.3.2 Effizienzkonzepte.- 2.3.3 Ersatzmodelle.- 2.3.4 Informationswert.- 2.3.5 Theorie des Erwartungsnutzens.- 2.3.5.1 Axiomatik des Erwartungsnutzens.- 2.3.5.2 Risikopräferenzen innerhalb der Erwartungsnutzentheorie.- 2.3.5.3 Effizienzkonzepte innerhalb der Erwartungsnutzentheorie.- 3 Ersatzmodelle auf der Basis alternativer Risikomaße.- 3.1 Problembeschreibung.- 3.2 Klassische Ersatzmodelle.- 3.2.1 Erwartungswertmodell.- 3.2.2 Erwartungswert-Varianz-Modell.- 3.2.3 Aspirationsmodell.- 3.2.4 Fraktilmodell.- 3.3 Asymmetrische Risikomaße.- 3.3.1 Verlustwahrscheinlichkeit.- 3.3.2 Mißerfolgserwartung.- 3.4 Risikofreudige Ersatzmodelle.- 3.5 Informationswert.- 4 Ersatzmodelle für stochastische lineare Programme.- 4.1 Lineare Programme mit stochastischer Zielfunktion.- 4.1.1 Problembeschreibung.- 4.1.2 Effizienzbetrachtungen.- 4.1.3 Ersatzmodelle.- 4.1.3.1 Erwartungswertmodell.- 4.1.3.2 Erwartungswert-Varianz-Modell.- 4.1.3.3 Aspirationsmodell.- 4.1.3.4 Fraktilmodell.- 4.1.3.5 Verlustwahrscheinlichkeit.- 4.1.3.6 Mißerfolgserwartung.- 4.1.3.7 Erfolgserwartung.- 4.1.4 Informationswert.- 4.2 Lineare Programme mit stochastischer Alternativenmenge.- 4.2.1 Problembeschreibung.- 4.2.2 Effizienzbetrachtungen.- 4.2.3 Risikopräferenzen.- 4.2.4 Ersatzmodelle.- 4.2.4.1 Erwartungswertmodell.- 4.2.4.2 Chance-Constrained-Modell.- 4.2.4.3 Maximale Zulässigkeitswahrscheinlichkeit.- 4.2.4.4 Lineare Nutzenfunktion.- 4.2.4.5 Abschnittsweise lineare Nutzenfunktion.- 4.2.4.6 Quadratische Nutzenfunktion.- 4.2.4.7 Vektorielle Ansätze.- 4.2.5 Informationswert.- 4.3 Lineare Programme mit stochastischer Zielfunktion und stochastischer Alternativenmenge.- 4.3.1 Problembeschreibung.- 4.3.2 Effizienzbetrachtungen.- 4.3.3 Risikopräferenzen.- 4.3.4 Ersatzmodelle.- 4.3.5 Informationswert.- 4.3.5.1 Vollkommene Zusatzinformation.- 4.3.5.2 Unvollkommene Zusatzinformation.- 4.3.6 Dualität in der stochastischen linearen Programmierung.- 5 Die optimale Nutzungsdauer als Beispiel eines stochastischen Entscheidungsmodells.- 5.1 Deterministische Problembeschreibung.- 5.2 Berücksichtigung stochastischer Liquidationserlöse.- 5.2.1 Problembeschreibung.- 5.2.2 Effizienzbetrachtungen.- 5.2.3 Lösungsmöglichkeiten bei Einzelentscheidungen.- 5.2.4 Lösungsmöglichkeiten bei Programmentscheidungen.- 6 Zusammenfassung.- Symbolverzeichnis.