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Investitionskontrolle zur Steuerung von Investitionsprozessen: Der Ein-Personen-Fall

  • Michael Spielberger
Chapter
Part of the Physica-Schriften zur Betriebswirtschaft book series (PHYSICA-SCHRIFT, volume 9)

Zusammenfassung

In Teil B der Arbeit (Kap. VI–XI) wird im Rahmen einfacher modelltheoretischer Analysen untersucht, wie sich — ausgehend von einer flexiblen Investitionsplanung — in der Nutzungsphase des Investitionsprozesses Kontrollen gestalten lassen, die Informationen bereitstellen, mit denen der eingeleitete Investitionsprozeß durch Anpassungsmaßnahmen gesteuert werden kann. Ziel der Analysen ist es, Grundprobleme derartiger Kontrollen zu verdeutlichen und Ansätze zu deren Lösung aufzuzeigen.

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Literatur

  1. 1).
    Kontrollprobleme, die sich bei Delegation von Investitionsaufgaben ergeben, werden in Teil C der Arbeit diskutiert.Google Scholar
  2. 2).
    Kurz erwähnt wird diese Variante der Investitionskontrolle bei Borer (1978, S.187ff.). Einen ähnlichen Ansatz schlägt Büschgen (1979, S.105ff.) für die Kontrolle strategischer Pläne vor.Google Scholar
  3. 1).
    T bezeichnet annahmegemäß das Planungsende. Anpassungsmaßnahmen können somit spätestens in T-1 durchgeführt werden.Google Scholar
  4. 2).
    Darüber hinaus kann die Vorteilhaftigkeit der erwogenen Anpassungsmaßnahmen auch von den künftigen Kontrollaktivitäten des Investors (und deren Ergebnissen) abhängen. Dieser Aspekt wird später noch ausführlich diskutiert.Google Scholar
  5. 3).
    Dies entspricht weitgehend der entscheidungsorientierten Kontrolldefinition von Frese (1966, 1968a). Kontrollen im Sinne von Frese beschränken sich jedoch auf das realisierte Entscheidungsfeld, sind also stets vergangenheits-orientiert. Vgl. Frese (1966, S.55ff.).Google Scholar
  6. 4).
    Zur Unterscheidung von ex-post- und ex ante-Kontrolle vgl. z.B. Rieser (1978, S.52).Google Scholar
  7. 1).
    In ähnlicher Weise spricht Hax (1979, S.171) vom idealen (im Gegensatz zum vereinfachten) Entscheidungsbäum.Google Scholar
  8. 1).
    Dieses Vorgehen entspricht dem in der Praxis üblichen ‘Muddling Through’, vgl. Lindblom (1969, S*154ff.).Google Scholar
  9. 1).
    Vgl. Hax (1979, S.167).Google Scholar
  10. 1).
    Vgl. S.117f.Google Scholar
  11. 1).
    Dies gilt auch dann, wenn vor dem betrachteten Kontrollzeitpunkt bereits eine Kontrolle durchgeführt wurde. Diese Kontrolle kann nämlich bei idealer Investitionsplanung nicht zu einer Änderung des Investitionsplanungsmodells (Entscheidungsbaumes) geführt haben.Google Scholar
  12. 2).
    Vgl. hierzu die Darstellung eines ähnlichen Kontrollproblems bei Niggemann (1973, S.82ff.).Google Scholar
  13. 1).
    Im folgenden wird aus Vereinfachungsgründen auf den Zeitindex t bei der Bezeichnung von Umwelt zu stand en und Anpassungsmaßnahmen verzichtet, da Verwechslungen nicht möglich sind.Google Scholar
  14. 2).
    Der Aktionsraum des Zeitpunktes t ist auch davon abhängig, welche Aktionenfolge in den Zeitpunkten 0,1,...,t-1 realisiert wurde. Die bis zum betrachteten Kontrollzeitpunkt realisierte Aktionenfolge ist dem Investor jedoch bekannt.Google Scholar
  15. 1).
    Vgl. S.1l7f.Google Scholar
  16. 2).
    Zu Möglichkeiten einer groben Berücksichtigung künftiger Kontrollmaßnahmen bei der Ermittlung der Erwartungswerte vgl. S.119.Google Scholar
  17. 1).
    F =0 heißt genaugenommen, daß im Zeitpunkt t (t=1,2, ...,T-1) lediglich eine Anpassungsmaßnahme zur Verfügung steht, und zwar die unveränderte Weiterführung des Investitionsprozesses. Eine Anpassungsentscheidung ist in diesem Fall nicht zu treffen. Ein Entscheidungsproblem existiert erst dann, wenn mindestens zwei Anpassungsmaßnahmen zur Wahl stehen.Google Scholar
  18. 1).
    Eine vollkommene Kontrolle ist auch dann möglich, wenn die Datenausprägungen nicht unmittelbar überprüfbar sind, aber Indikatoren beobachtet werden können, die einen sicheren Rückschluß auf den eingetretenen Zustand zulassen.Google Scholar
  19. 2).
    Abb. VII.2 stellt jenen Teil des Entscheidungsbaumes in Abb. V.7 dar, der nach Realisation von A2 noch relevant ist. Vgl. S. 102.Google Scholar
  20. 1).
    Zustand 2: Verkaufserlöse (100·10.000) — variable Produktionsauszahlungen (70·10.000) — fixe Produktionsauszahlungen (50.000) — Anschaffungsauszahlungen (270.000) = -20.000 Zustand 3: Verkaufserlöse (100·4.000) — variable Produktionsauszahlungen (70·4.000) — fixe Produktionsauszahlungen (50.000) — Anschaffungsauszahlungen (270.000) — -200.000Google Scholar
  21. 1).
    Zwar besteht die Möglichkeit, durch weitere Kon trollmaßnahmen die Unsicherheit über den vorliegenden Umweltzustand weiter abzubauen, im Idealfall so lange, bis der eingetretene Umweltzustand mit Sicherheit bekannt ist. Dies ist aber oftmals nicht möglich, weil die Anpassungsentscheidung nicht beliebig hinausgeschoben werden kann (Zeitaspekt), oder wegen den damit verbundenen Kontrollkosten nicht sinnvoll (Kostenaspekt).Google Scholar
  22. 1).
    Vgl. hierzu S.119.Google Scholar
  23. 1).
    Vgl. zu diesem Beispiel Laux (1979a, S.258).Google Scholar
  24. 1).
    Allerdings hat sich das Wahrscheinlichkeitsurteil des Investors über den vorliegenden Umweltzustand in der beschriebenen Weise verändert.Google Scholar
  25. 2).
    Die Nachfragemenge muß ja dann größer als 500 gewesen sein, annahmegemäß also 600 oder 700.Google Scholar
  26. 1).
    Vgl. (V.1) auf S.110.Google Scholar
  27. 2).
    Vgl. (V.2) auf S.110.Google Scholar
  28. 1).
    Die Abhängigkeit zwischen den Datenausprägungen läßt sich auch in anderer, jedoch völlig äquivalenter Weise ausdrücken als.Google Scholar
  29. 1).
    Wie die revidierten Wahrscheinlichkeiten für die Umweltzustände ss ? Z1 ermittelt werden können, wurde auf S.136ff. gezeigt.Google Scholar
  30. 1).
    Zur Bestimmung der E(Ffs) vgl. S. 129 und 119.Google Scholar
  31. 1).
    Zur Bildung der Teilmengen Zf vgl. S.139f.Google Scholar
  32. 1).
    Die Konsequenzen, die mit den im Zeitpunkt t realisierbaren Anpassungsmaßnahmen verbunden sind, hängen — wie bereits gezeigt (vgl. S.126) — auch von den künftigen Kontrollaktivitäten des Investors ab. Dieser Aspekt kann bei isolierter Bewertung der Kontrollmaßnahmen des Zeitpunktes t nicht explizit erfaßt, sondern allenfalls (implizit) bei der Schätzung der Erwartungswerte E(Ffs) bzw. E(Fff) berücksichtigt werden.Google Scholar
  33. 2).
    Vgl. S. 124f.Google Scholar
  34. 1).
    Zu Möglichkeiten und Problemen der Modellvereinfachung vgl. Laux (1982, S.315ff., insbes. S.322–328).Google Scholar
  35. 1).
    Zum Begriff ‘Prognosefunktion’ vgl. S.108.Google Scholar
  36. 2).
    Vgl. hierzu S. 151ff.Google Scholar
  37. 1).
    Die grobe Schätzung der Übergangswahrscheinlichkeiten stellt insbesondere dann eine wesentliche Vereinfachung dar, wenn die im Zustandsbaum aufgeführten Umweltzustände als Konstellation einer großen Anzahl relevanter Daten definiert sind. Zur ‘exakten’ Ermittlung der übergangswahrscheinlich-keiten müßten in diesem Fall die Eintrittswahrscheinlichkeiten jedes einzelnen Datums bestimmt werden. Vgl. S.110ff.Google Scholar
  38. 1).
    Vgl. Laux (1969, S.730f.).Google Scholar
  39. 2).
    Vgl. hierzu auch S. 106ff.Google Scholar
  40. 1).
    Vgl. Laux (1969, S.731).Google Scholar
  41. 1).
    Die unter (1) und (2a) diskutierten Gründe für eine Revision der Übergangswahrscheinlichkeiten (Änderung der Prognosefunktion, grobe Schätzung der Übergangswahrscheinlichkeiten) werden im weiteren nicht behandelt, weil in diesen Fällen zur Revision der Übergangswahrscheinlichkeiten keine Kontrolle (keine Beschaffung von Kontrollinformationen) erforderlich ist.Google Scholar
  42. 2).
    Zum Begriff ‘Frühwarnindikator’ vgl. z.B. Rieser (1978).Google Scholar
  43. 1).
    Vgl. hierzu den Exkurs auf S.167ff.Google Scholar
  44. 1).
    Bei einer theoretisch exakten Kontrollbewertung müßte über die Durchführung der ersten und zweiten Kontrollstufe simultan entschieden werden.Google Scholar
  45. 1).
    Die Bestimmung der Art und der Menge von Frühwarnindikatoren, die im rahmen der Kontrolle zu beobachten sind, ist ein Problem des optimalen Kontrollumfangs.Google Scholar
  46. 1).
    Zur Begründung dieser Annahme vgl. S.163, Fn. 1.Google Scholar
  47. 1).
    Vgl. S.155.Google Scholar
  48. 1).
    Vgl. S.154.Google Scholar
  49. 2).
    Vgl. zu dem im folgenden dargestellten Vorgehen auch S.191f.Google Scholar
  50. 1).
    Vgl. (VIII.6) auf S.159.Google Scholar
  51. 1).
    Vgl. auch S. 154.Google Scholar
  52. 1).
    Vgl. S.120f.Google Scholar
  53. 1).
    Vgl. S.124ff.Google Scholar
  54. 1).
    Vgl. S.135.Google Scholar
  55. 1).
    Vgl. S.139f.Google Scholar
  56. 2).
    Dies ist vor allem dann zu erwaten, wenn dem Investor bereits im Zeitpunkt der Planerstellung (oder einer früheren Kntrolle) weitere Umwelt zubände des zeitpunkts t bekannt waren, die er jedoch aus Gründen der Planungsvereinfachung nicht m das Planungsmodell aufgenommen hat.Google Scholar
  57. 1).
    Dies ist selbstverständlich nur dann sinnvoll, wenn der Investor unmittebar vor Kontrolle keine Informationen besitzt, die ein vom PlanungsmodellGoogle Scholar
  58. 2).
    Vgl. S.141f.Google Scholar
  59. 1).
    Vgl. S.194.Google Scholar
  60. 1).
    Dies geschieht auf der Basis des Bewertungsmodells auf S.141f.Google Scholar
  61. 2).
    Ob bei diesem Vorgehen die Ergebnisse zukünftiger Kontrollen antizipiert werden oder nicht, hängt davon ab, welche Überlegungen bei der Bildung der relevanten Zustandsmengen Zf angestellt wurden.Google Scholar
  62. 1).
    Die Ausführungen auf S.153ff. und S.167ff. gelten hier analog.Google Scholar
  63. 2).
    Vgl. S. 167f.Google Scholar
  64. 1).
    Durch diese Annahme wird die Allgemeingültigkeit der weiteren Ausführungen nicht beeinträchtigt; zur Begründung vgl. S. 148Google Scholar
  65. 2).
    Liegt ein Zustand vor, der im Modell nicht erfaßt ist, so erübrigt sich eine ex ante-Kontrolle. (In diesem Fall ist — ausgehend vom eingetretenen Zustand — ein neuer flexibler plan zu erstellen).Google Scholar
  66. 1).
    In der Realität wird der Investor diese Überlegungen bereits vor Durchführung der ex ante-Kontrolle anstellen; vgl. hierzu S.192ff.Google Scholar
  67. 1).
    Vgl. Laux (1971, S.79f.).Google Scholar
  68. 1).
    Für den Zeitpunkt t+1 gelten selbstverständlich die gleichen Überlegungen wie für den Zeitpunkt t. Möglicherweise erscheint es (auch) in t+1 sinnvoll, die Planrevision (wiederum) zeitlich zu verschieben.Google Scholar
  69. 2).
    Die folgenden Überlegungen lassen sich in analoger Weise auch dann anstellen, wenn weitere Zustandsräume als revisionsbedürftig erscheinen.Google Scholar
  70. 1).
    Die im weiteren dargestellte heuristische Vorgehensweise entspricht dem in der Praxis üblichen ‘Muddling Through’; vgl. Lindblom (1969).Google Scholar
  71. 1).
    Vgl. S.191.Google Scholar
  72. 1).
    Wäre der eingetretene Umwelt zustand s nicht im Modell erfaßt, so würde sich die zweite Kontrollstufe erübrigen; vgl. S.187.Google Scholar
  73. 1).
    Zur Bedeutung dieser Annahme vgl. S.172f.Google Scholar
  74. 1).
    Genaugenommen beschreibt die Umweltentwicklung nicht nur die Ausprägungen der relevanten Daten, sondern zugleich auch die Handlungsmöglichkeiten, die dem Investor offenstehen.Google Scholar
  75. 2).
    Diese Annahme dient der Vereinfachung. Ist der eingetretene Zustand nicht mit Sicherheit bekannt,so sind alle Aktionsräume zu überprüfen, die den für möglich gehaltenen Zuständen und deren jeweiligen Folgezuständen zugeordnet sind.Google Scholar
  76. 3).
    Da von einer im Hinblick auf die Umweltentwicklung idealen Investitionsplanung ausgegangen wird, sind der eingetretene Zustand s* und dessen Folgezustände stets im Planungsmodell abgebildet.Google Scholar
  77. 1).
    Besitzt der Investor hingegen auch nach der Kontrolle unsichere Erwartungen darüber, welcher Umweltzustand eingetreten ist, so wählt er jene Anpassungsmaßnahme, die im Lichte des revidierten Wahrscheinlichkeitsurteils über den Zustandsraum St den höchsten Zielerreichungsgrad bietet. Vgl. S. 131 ff.Google Scholar
  78. 1).
    Vgl. z.B. Niggemann (1973), Berninghaus/Ramser (1981).Google Scholar
  79. 2).
    Vgl. hierzu die Abschnitte 3.4. und 4. dieses KapitelsGoogle Scholar
  80. 3).
    Später wird gezeigt, welche Konsequenzen sich ergeben, wenn diese Annahme aufgehoben wird.Google Scholar
  81. 1).
    Die Kontrollkosten K beinhalten nicht nur die Kosten, die unmittelbar mit der Suche nach Handlungsmöglichkeiten verbunden sind, sondern auch jene Kosten, die nach dem Auffinden neuer Anpassungsmaßnahmen bei der entsprechenden Revision des Planungsmodells auftreten (Revisionskosten).Google Scholar
  82. 1).
    Das unter (3) genannte Kriterium stellt — wie bereits gezeigt — lediglich eine notwendige Bedingung für die Vorteilhaftigkeit einer Kontrolle dar. Ist der Investor nicht in der Lage, seine Erwartungen über das Erfolgspotential zu konkretisieren, muß er auf der Basis dieses Kriteriums entscheiden. Die Entscheidung für eine Kontrolle, falls Emax-K>Ef *,ist jedoch in diesem Fall nicht zwingend.Google Scholar
  83. 2).
    Nach exakter Revision kann sich selbstverständlich zeigen, daß E (Ff*) >E (Ff).Google Scholar
  84. 1).
    Dies liegt daran, weil mit zunehmender zeitlicher Distanz t’-t im allgemeinen auch die Wahrscheinlichkeit für das Eintreten des kontrollierten Aktionsraumes (und damit die Wahrscheinlichkeit für die Durchführbarkeit neu gefundener Anpassungsmaßnahmen in diesem Aktionsraum) sinkt.Google Scholar
  85. 2).
    So ist im Zahlenbeispiel eine Kontrolle und Revision der Aktionsräume auch dann nachteilig, wenn sich die neu aufgenommene Anpassungsmaßnahme F5 als optimal erweist, sofern E(F5)<50.000.Google Scholar
  86. 1).
    Der Aktionsraum Fs erscheint als kontroll- und revisionsbedürftig, wenn es der Investor für möglich hält, daß eine Kontrolle dieses Aktionsraumes dazu führt, daß im Lichte der Kontrollinformation eine andere als die im vorliegenden Modell ausgewiesene Anpassungsmaßnahme in diesem Aktionsraum optimal ist.Google Scholar
  87. 2).
    Vgl. hierzu die analogen Ausführungen auf S.189f.Google Scholar
  88. 1).
    Diese Annahme vereinfacht die weitere Darstellung. Werden bei der Kontrolle des Aktionsraumes des Zeitpunkts t weitere (vorteilhafte) Anpassungsmaßnahmen gefunden (und in das Modell aufgenommen), so sind deren Folgeaktionen gänzlich neu zu planen. Für die Kontrolle der Aktionsräume des Zeitpunkts t+1 hat dies keine Konsequenzen.Google Scholar
  89. 1).
    Genaugenommen läßt sich eine Kontrolle der Aktionsräume des Zeitpunktes t+1 nicht unabhängig davon bewerten, welche Kontrollaktivitäten bezüglich der Zeitpunkte t’>t+1 geplant werden.Google Scholar
  90. 1).
    Vgl. Frese (1966, S.65).Google Scholar
  91. 1).
    Vgl. hierzu auch S.55f.Google Scholar
  92. 1).
    Vgl. z.B. Schneider (1971, S.837ff.), Blohm/Lüder (1974, S.268). Zur Diskussion dieses Arguments vgl. Hax/Laux (1972, S.330), Inderfurth (1982, S.8f., 71ff.), Laux (1982, S.276ff.).Google Scholar

Copyright information

© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1983

Authors and Affiliations

  • Michael Spielberger

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