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Präferenzordnungen von Projekten mit nicht direkt meßbaren Zahlungsströmen

  • Klaus Brockhoff
Chapter

Zusammenfassung

Auch die gesamten für die Lösung von Projekten mit nicht direkt meßbaren Zahlungsströmen verfügbaren finanziellen Mittel werden in Unternehmen in den bisher bekannten Fällen „strategisch“ bestimmt.

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Literatur

  1. 1).
    Manley, R.H., op.cit., S. 164; Olsen, F., The Control of Research Funds, op.cit., S. 107; Berthold, K., Forschung und Entwicklung in der deutschen Großindustrie, op.cit., S. 166 f. und dagegen. ebenda, S. 194Google Scholar
  2. 1).
    Hamberg, D., Invention in the Industrial Research Laboratory, op.cit. S. 95 ff.; Jewkes, Sawers, Stillerman kommen zu dem Schluß, daß eine Beziehung zwischen der Größe von Forschungseinrichtungen und ihren erfinderischen Leistungen nicht eindeutig gegeben ist (S. 249), diskutieren aber weiter, wie dem einzelnen Erfinder zu helfen sei (S. 250–260): Jewkes, J., D. Sawers, R. Stiller-man, The Sources of Invention, op.cit.Google Scholar
  3. 2).
    Hamberg,D., Invention in the Industrial Research Laboratory, op.cit., S. 107 ff.Google Scholar
  4. 3).
    Mueller, W.F., The Origins of Basic Inventions Underlying Du Pont’s Major Product and Process Innovations, 1920 to 1950, in: The Rate and Direction of Inventive Activity: Economic and Social Factors,NBER, Herausg., op.cit. S. 323 ff., bes. S. 342 ff. - Eine weitere Aussage aus der Praxis stammt von E. Gray II und unterstützt die These Hambergs: The Commercial Significance of Technical Trends, in: The Commercialization of Research Results, American Management Association, Special Report 20, op.cit., S. 9–19, hier S. 15. - Vgl. auch meine Arbeit: Forschungsaufwendungen industrieller Unternehmen, op.cit., S. 327–348, hier S. 330Google Scholar
  5. 1).
    Mansfield, E., Industrial Research and Development Expenditures: Determinants, Prospects and Relation to Size of Firm and Inventive Output, op.cit., S. 319–340, bes. S. 335 ff. Darin bezeichnet Mansfield die Ergebnisse selbst als “tentative”. Einen zusammengefaßten Bericht über die Ergebnisse gibt Mansfield in: The Process of Technical Changes, in: The Economics of Research and Development, R. Tybout, Herausg., op.cit., S. 136–147, hier S. 140Google Scholar
  6. 1).
    Besonders häufig diskutiert werden das Minimax-Prinzip, das Hurwicz-und das Savage-Kriterium. Wir verweisen hier auf die einschlägige LiteraturGoogle Scholar
  7. 2).
    Allgemein informiert über Spiele gegen die Natur: Krelle, W., Präferenz-und Entscheidungstheorie, op.cit., S. 121 ff.Google Scholar
  8. 3).
    Luce, R.D., und H. Raiffa, Games and Decisions, Introduction and Critical Survey, New York, London 1957, 3. A., 1958, S. 277. Die Liste muß also derart sein, daß mit Sicherheit das Eintreffen eines der aufgezählten Umweltzustände erwartet wird.Google Scholar
  9. 4).
    Kahn, H., und A.J. Wiener, The Year 2000, New York, London 1967 (4. A., 1968 ), S. 118 ff.Google Scholar
  10. 1).
    Vgl. hier wieder die Einschränkung auf “normal science” im Sinne Kuhns: Kuhn, T.S., The Structure of Scientific Revolutions, op.cit.Google Scholar
  11. 1).
    Auf die Formulierung von “Laplace-regret” und “Laplace-complacency” Regeln durch Transformation der c(m,$) wird hier verzichtet. Zur Formulierung vgl. Kramer, G., Entscheidungsproblem, Entscheidungskriterien bei völliger Ungewißheit und Chernoffsches Axiomensystem, Metrika, Vol. 11, 1966, S. 15–38, hier bes. S. 23Google Scholar
  12. 2).
    Chernoff, H., Rational Selection of Decision Functions, Econometrica, N.S., Vol. 22, 1954, S. 422443; Milnor, J., Games Against Nature, in: Decision Processes, R.M. Thrall, C.H. Coombs und R.L. Davis, Herausg., New York, London 1954, S. 49–59; Luce, R.D.,und H. Raiffa, Games and Decisions, op.cit., S. 287 ff. Die als “desiderata for criteria”.in Entscheidungssituationen bei Unsicherheit bezeichneten Axiome seien hier in freier Übersetzung zur schnelleren Rekapitulation angegeben.Google Scholar
  13. A 1: Für jedes Problem gibt es eine nicht leere Menge optimaler Alternativen.Google Scholar
  14. A 2: Die Menge optimaler Alternativen hängt nicht vom Ursprung und der Einheitseinteilung für die in der Spielmatrix eingetragenen Nutzengrößen ab.Google Scholar
  15. A 3: Die Menge optimaler Alternativen ist unabhängig von der Reihenfolge der Alternativen.Google Scholar
  16. A 4: Wenn die Alternative A’ zur Menge optimaler Alternativen gehört und zur Alternativen A“ durch A1’00 oder A”-A’ in Beziehung steht, so gehört auch A“ zur Menge optimaler Alternativen.Google Scholar
  17. A 5: Jedes Element aus der Menge optimaler Alternativen ist zulässig, d.h. es wird durch kein Elementaußerhalb dieser Menge dominiert.Google Scholar
  18. A 6: Die Erweiterung der Menge alter Alternativen durch neue Alternativen, die durch irgendeine alte Alternative schwach dominiert werden oder ihr äquivalent sind, beeinflußt nicht das Enthaltensein der alten Alternative in der Menge optimaler Alternativen.Google Scholar
  19. A 7: Durch Hinzufügen neuer Alternativen werden nichtoptimale alte Alternativen nicht zu optimalen Alternativen. (Hierzu existieren unterschiedlich weite Formulierungen).Google Scholar
  20. A 8: Betrachte die Mischung (probability mixture) zweier Entscheidungsprobleme. Hat eines der Probleme von der Menge ausgewählter Alternativen unabhängige Nutzen, so beeinfluBt es die Zusammensetzung der optimalen Menge von Alternativen nicht.Google Scholar
  21. A 9: Die Menge optimaler Alternativen ist konvex.Google Scholar
  22. A 10: Die Menge optimaler Alternativen ist unabhängig von der Anordnung und Bezeichnung der Umweltstrategien.Google Scholar
  23. A 11: Identische Spalten einer Entscheidungsmatrix dürfen fortgelassen werden, ohne daß die Menge optimaler Strategien verändert wird.Google Scholar
  24. 1).
    Chernoff, H., Rational Selection of Decision Functions, op.cit.Google Scholar
  25. 2).
    Die Spalteneintragungen sind natürlich das alleinige Merkmal unterschiedlicher Naturzustände.Google Scholar
  26. 3).
    Luce, R.D., und H. Raiffa, Games and Decisions.., op.cit., S. 296 ff.Google Scholar
  27. 4).
    Kramer, G., Entscheidungsproblem…, op.cit., hier S. 33, 37 f. Den ersten Beweis für den Widerspruch gab Milnor (in: Games Against Nature, op.cit.), der im übrigen das Laplace-Kriterium recht positiv bewertet.Google Scholar
  28. 1).
    Albach, H., Wirtschaftlichkeitsrechnung bei unsichereren Erwartungen, op.cit., S. 178 f. - Formel (119) dort ist durch u = Max [(u(ai,b1)+u(ai,b2) +…+u(ai,bn)):n], i = 1,2 m zu berichtigen.Google Scholar
  29. 2).
    Auch hier würde es mir schwerfallen, dem Infor- mationsaxiom Krelles (Die Scheu vor Unsicherheit ist größer als die vor Risiko, falls überhaupt eine solche Scheu besteht.) zuzustimmen. Vgl. Krelle, W., Präferenz-und Entscheidungstheorie, op.cit., S. 180 ff., hier S. 181Google Scholar
  30. 1).
    Vgl. hierzu: Krelle, W., Präferenz-und Entscheidungstheorie, op.cit., S. 109 ff., 327 ff. Wir müssen hier auf eine Diskussion der dort niedergelegten Ansätze verzichten.Google Scholar
  31. 1).
    Resource-Constrained Games“ sind verschiedentlich formuliert worden. Einen Ansatz zeigen: Charnes, A. und W.W, Cooper, Management Models and Industrial Applications of Linear Programming, Vol. 2, New York, London 1961, S. 768–781, hier bes. S. 773 ff.Google Scholar
  32. 2).
    McGuire, C.B., Suboptimal Minimaxing in Decentralized Games, Working Paper 186, Center for Research in Management Science, Berkeley/Cal., October 1966, Abschnitte 3, 4Google Scholar
  33. 1).
    Krelle, W., Präferenz-und Entscheidungstheorie, op.cit., S. 184Google Scholar
  34. 2).
    Starr, M.K., Product Design and Decision Theory, Englewood Cliffs/N.J. 1962, S. 66, Fußn. 12; ders. A Discussion of Some Normative Criteria for Decision-Making Under Uncertainty, Industrial Management Review, 1966, S. 71–78Google Scholar
  35. 1).
    Vgl. ein entsprechendes Ergebnis bei: Fishburn,P. C., A.H. Murphy und H.H. Isacs, Sensitivity of Decisions to Probability Estimation Errors: A Reexamination, Operations Research, Vol.16, 1968, S. 254–267, hier S. 258Google Scholar
  36. 2).
    Starr, M,K., A Discussion of Some Normative Criteria…, op.cit., S. 76, 74Google Scholar
  37. 1).
    Ebenda, S. 77Google Scholar
  38. 1).
    Starr, M.K., A Discussion of Some Normative Criteria…,op.cit., S. 77; ein Beweis oder eine Darstellung fehlen.Google Scholar
  39. 2).
    Luce, D.C., und H. Raiffa, Games and Decisions, op.cit., S. 288Google Scholar
  40. 1).
    S. 94)0 ist aber nicht mit ihm identisch, wie man durch Vergleich der Ordinaten feststellt. Bei W. Krelle, Präferenz-und Entscheidungstheorie, op. cit., S. 143 f., wird gezeigt, wie das Chancen-Prä•ferenzfeld durch Hinzufügen des Unabhängigkeitsaxioms zu dem Krelleschen allgemeinen Axiomensystem entsteht.Google Scholar
  41. 1).
    I:relle, Prei:theolie, op.cit., S. 97 f.: ders. Präferen2.- und Lnt LeiduntTstheorie, op.cit., S. 147Google Scholar
  42. 1).
    In der Tat geht Krelle auch einen analogen Weg: Vgl. seine;Präferenz-und Entscheidungstheorie, op.cit.,S. 169 f.Google Scholar
  43. 1).
    Zur Relevanz der Möglichkeiten vgl. Torgerson, W. S., Theory and Methods of Scaling, 7. A., New York, London 1967, S. 46, 167Google Scholar
  44. 1).
    Sorell, R., sr. und H. Gildea, The Determination of the Relative Value of Research Tasks Using the Law of Comparative Judgment, Vortrag: TIMS/ORSA Meeting San Francisco 1968, S. 7 (Die zu einem Beurteilungsmerkmal zusammengefaßten Merkmale sind: (1) contribution to technology increase, (2) obtainment of data, (3) reduction of operational lifting body vehicle development time span, (4) elimination of prototype phase in development,(5) decrease in the total lifting body entry vehicle development cost.- Wir unterstellen hier, daß diese Merkmale voneinander unabhängig seien, obwohl dies offenbar nicht zutrifft.)Google Scholar
  45. 1).
    Hier: Thurstone, L.L., A Law of Comparative Judg- ment, Psychological Review, Vol. 34, 1927, S. 272–286Google Scholar
  46. 1).
    Torgerson, W.S., Theory and Methods of Scaling, op.cit., S. 159 ff. Dieser Darstellung wird in der speziellen Form eines Klasse II/ Bedingung C - Modells gefolgt, das die unterdeterminierten Gleichungen des Gesetzes in der vollständigen Formulierung unter besonders einfachen Bedingungen löst. Die Standardabweichung der Verteilung der Unterschiede zwischen allen Paaren von Stimuli wird als konstant unterstellt.- Mit dieser einfachen Annahme könnten auch in der Forschungsplanung experimentelle Erfahrungen gesammelt werden, bevor man auf kompliziertere Fälle übergeht.Google Scholar
  47. 1).
    Während Torgerson (Theory and Methods of Scaling, op.cit., S. 171) im Anschluß an Mosteller den Nullpunkt mit dem Mittelwert der geschätzten Stimuluswerte zusammenlegt, also auch negative Stimulusbewertungen zuläßt, haben Sorell und Gildea (op.cit., S. 12 f.) den Punkt so bestimmt, daß das am wenigsten erwünschte Projekt den Wert 1 erhält.Google Scholar
  48. 1).
    Sorell, R., sr., und H. Gildea, op.cit.Google Scholar
  49. 2).
    Tatsächlich wird diese Unterstellung durch die Empirie nicht generell gerechtfertigt. Bei Sorell, R., sr., und H. Gildea, op.cit., lassen sich zum Beispiel in ihrer Tabelle 1 zirkuläre Präferenzen nachweisen. Diese Beobachtung kann einmal durch die Annahme erklärt werden, daB das Transitivitätsaxiom generell nicht gilt. Sie könnte aber auch - und vielleicht sogar besser - durch die Annahme eines Schwellenwerts der Fühlbarkeit (oder der Nicht-Transitivität der Indifferenzlagen) erklärt werden, wenn in der Realität der Entscheidungssituation entgegen den Voraussetzungen Indifferenzen zwischen Projekten existieren. Vgl. Krelle, W., Präferenz-und Entscheidungstheorie, op.cit., S. 8, 14, 21 ff.Google Scholar
  50. 1).
    Die Indizes haben hier dieselbe Bedeutung wie in den Ausführungen zur Regel 1. Sie werden nur zur Verdeutlichung unter Einfügung von Kommata geschrieben.Google Scholar
  51. 1).
    Torgerson, W.S., Theory and Methods of Scaling, op.cit., S. 205 ff.: The law of comparative judgmentGoogle Scholar
  52. 2).
    Das ist hier Klasse II/Bedingung D. Hierbei ist die Standardabweichung der Verteilung der Unterschiede zwischen den Abschnittsgrenzen und den Reaktionen auf einen Stimulus konstant. Torgerson macht darauf aufmerksam, daß dieses Modell dann verschiedenen älteren Ansätzen entspricht: Attneaves “method of graded dichotomies” (1949), Garner und Hakes “equidiscriminability scaling procedure” (1951), Edwards “special case of the method of successive intervals” (1952). Es muß allerdings nicht (wie in diesen Methoden) angenommen werden, daß die Individuen dieselben Kategorien mit verschiedenen Weiten benutzen. Torgerson, W.S., Theory and Methods of Scaling, op.cit., S. 208, 209, 237 f., 246Google Scholar
  53. 1).
    Die Aufgabe ist allgemein: “Given a set of stimuli which vary with respect to an unknown number of dimensions, determine (a) the minimum dimensionality of the set, and (b) projections of the stimuli (scale values) on each of the dimensions involved”: Torgerson, W.S., Theory and Methods of Scaling, op.cit., S. 247 ff.Google Scholar
  54. 2).
    Inzwischen wurde der Verf. auf eine Arbeit von Ragnar Frisch aufmerksam gemacht, die ein entsprechendes Problem behandelt:The Smoothing of an Interpreference Table,Operations Research Verfahren,III, R.Henn,Herausg.,Meisenheim 1967,S.181–191. Frisch versucht den Ausgleich mehrerer Dimensionen als ein Minimierungsproblem zu behandeln.Google Scholar
  55. 3).
    Torgerson,W.S., Theory and Methods of Scaling,op. cit.,S. 25oGoogle Scholar
  56. 1).
    Einen knappen Überblick findet man bei: Torgerson, W.S., Multidimensional Scaling of Similarity, op. cit., S. 379 ff.Google Scholar
  57. 2).
    Kruskal J.B., Multidimensional Scaling by Optimizing Goodness of Fit to a Nonmetric Hypothesis, Psychometrika, Vol. 29, 1964, S. 1–27; ders., Nonmetric Multidimensional Scaling: A Numerical Method, Psychometrika, Vol. 29, 1964, S. 115–129. In dieser zuletzt genannten Arbeit wird allein das Rechenverfahren dargestellt und eine Anweisung für ein korrespondierendes ComputerprogrammGoogle Scholar
  58. 2).
    Zum Beispiel:Klahr, D., Decision Making in a Complex Environment: The Use of Similarity Judgments to Predict Preferences, Report 6806, Center for Mathematical Studies in Business and Economics, University of Chicago, 1968, S. 22. Diese Arbeit geht ausdrücklich vom Modell Kruskals aus.Google Scholar
  59. 1).
    Kruskal, J.B., Multidimensional Scaling…, op. cit., S. 16Google Scholar
  60. 1).
    Torgerson, W.S., Theory and Methods of Scaling, op.cit., S. 255 ff.Google Scholar
  61. 2).
    Kruskal, J.B., Multidimensional Scaling…, op.cit., S. 1Google Scholar
  62. 3).
    Vgl. Klahr, D., Decision Making…, op.cit., S. 2, 6. Das ist im Grunde eine Lösungsmöglichkeit für das “additive constant problem”, die Festlegung eines Bezugspunkts, wie es z.B. bei Torgerson dargestellt wird.Google Scholar
  63. 1).
    Torgeron, W.S., Multidimensional Scaling of Similarity, op.cit., S.381; Kruskal verweist auf verschiedene Hilfen: Kruskal, J.B., Nonmetric Multidimensional Scaling…, op.cit., S. 118 fGoogle Scholar
  64. 1).
    Von den d.V. bekannten Darstellungen ist die ausführlichste: Jestice, A.L., Long Range Corporate Planning, Lecture Notes: Course on Operations Analysis and Research 855.4, Engineering and Physical Sciences Extension, University of California, Los Angeles, Calif., Sept. 1967. Die bei Jantsch zitierte Arbeit von Esch ist eine Kurzfassung dieser lecture notes. Vergleiche weiter: Jantsch, E., Technological Forecasting in Perspective, op.cit., S. 219 ff.- Zur Kennzeichnung der Methode soviel: “A qualitative scenario attempts to assess national objectives, activities, missions, etc., in the period 1970 to 1980, and possibly beyond. These finding are then used for the construction of the relevance tree… At the same time, a technology forecast is made at the primary systems level and lower levels, aided by massive trend extrapolation and envelope curve techniques…The levels of the relevance tree correspond to levels of technology transfer between social systems (the nation) and technology or technological resources…From the scenario, a number of criteria are derived for the different relevance tree levels…At each of the…, levels, a matrix is set up to match issues against criteria…”.Jedes “Kriterium” erhält eine Gewichtung hinsichtlich seiner Bedeutung. Die Elemente der genannten Matrix sollen die Bedeutung (significance) jedes Projekts (item, issues) hinsichtlich eines Ziels (criterium) darstellen.Google Scholar
  65. 1).
    Diese Aussage gilt nicht für die verwandten und vorgeblich “einfacheren” Verfahren oder Anwendungen, die auf die Bedingung (d.), oben, verzichten, wie zum Beispiel die Methode des französichen CPE (Centre de Prospective et d’Evaluations).Google Scholar
  66. 1).
    The criteria, the weights of the criteria and the significance numbers are estimated on the basis of the scenario. The setting up of these matrices is a major effort requiring synthesis of expert judgment (Honeywell used 20 full-time experts during six months, and their judgment was reinforced by contributions from experts in different departments), ebenda S. 221, vgl. S. 226. Der Aufwand wird auf 250000 $ bis 300000 $ geschätzt.- Auch Bartee, der auf weitenStrecken mit einem PATTERN unmittelbar verwandten Systemar- beitet, berichtet über die zu den Ausgangsdaten führenden Verfahren nicht mehr, als daß Bayessche und Fishburnsche Verfahren hierzu herangezogen werden: Bartee, E.M., Optimization of Experimental Lunar Payloads, MS, Vol. 14, 1967, S. B-28-B-40, hier S. B-32Google Scholar
  67. 1).
    Vgl. Jantsch,E., Technological Forecasting, op. cit., S. 221Google Scholar
  68. 1).
    Vgl. Jestice, A.L., Long Range Corporate Planning, op.cit., S. 22Google Scholar

Copyright information

© Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler GmbH, Wiesbaden 1969

Authors and Affiliations

  • Klaus Brockhoff

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