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Ein Versuch zur Berücksichtigung der Unsicherheit über die zukünftige Entwicklung der Daten in der Unternehmung

  • Jürgen Waldmann
Part of the Beiträge zur industriellen Unternehmensforschung book series (BIU, volume 1)

Zusammenfassung

Der bisher beschriebene Ansatz zur Optimierung des Finanzierungsbereiches kann lediglich als Analyse der Problemstruktur, nicht aber als Entscheidungsgrundlage angesehen werden; denn die Annahme, daß eine vollkommene Voraussicht sämtlicher relevanten Daten existiert, ist in der Realität nicht gegeben. Der Wirklichkeitsgehalt des Modells muß infolge der gesetzten Prämissen als gering bezeichnet werden1. Die zukünftige Entwicklung ist mit den physikalischen Mitteln der Wahrnehmung nicht feststellbar2. Als Folge der mangelnden Information3 über die Zukunft herrscht Unsicherheit über die Ziele, die Zahl und Art der Aktionsparameter und über die Daten der Unternehmung. Die Unsicherheit hat zur Folge, daß mit jeder gegenwärtigen Handjung mehr- wertige Erwartungenl verbunden sind. Dabei versteht man unter Erwartungen die gegenwärtigen Vorstellungen des Entscheidungsträgers über die wirtschaftlichen Verhältnisse in der Zukunft. Das bedeutet, daß keine eindeutige Konsequenz mit einer Maßnahme verbunden ist, sondern Ungewißheit2 für den Entscheidungsträger über die Folgen seiner Handlungen besteht.

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Literatur

  1. 1.
    Vgl. Busse von Colbe, W., Entwicklungstendenzen in der Theorie der Unternehmung, in: ZfB, Jg. 34 (1964), S. 616 f.Google Scholar
  2. 2.
    Wittmann W., Unternehmung und unvollkommene Information, Köln und Opladen 1959, S. 13.Google Scholar
  3. 3.
    Zum Begriff der Information als zweckorientiertes Wissen vgl. Wittmann W., Unternehmung…, a.a.O., S. 14 ff;Google Scholar
  4. es wird im folgenden unterstellt, daß die innerbetriebliche Kommunikation (interne Informationen) die Entscheidungen nicht beeinflußt; damit läßt sich die ausschließliche Berücksichtigung der Informationen über die Umwelt (externe Informationen) begründen. Vgl. dazu Horvath, P., Der Betrieb als lernende Einheit, in: ZfB, Jg. 40 (1970), S. 747 ff, hier S. 758;Google Scholar
  5. zur innerbetrieblichen Kommunikation vgl. Hax, H., Die Koordination von Entscheidungen, Köln - Berlin - Bonn - München 1965, S. 50 ff.Google Scholar
  6. 1.
    Zum Begriff der Erwartungen vgl. Albach und die dort zitierte Literatur. Vgl. Albach, H., Wirtschaftlichkeitsrechnung bei unsicheren Erwartungen, Köln und Opladen 1959, S. 2 ff.Google Scholar
  7. 2.
    Das Begriffspaar “Gewißheit” und “Ungewißheit” bezieht sich auf die Empfindungen des Entscheidungsträgers, “Sicherheit” und “Unsicherheit” sind dagegen Eigenschaften der Umweltsituation bzw. des Modells;Google Scholar
  8. Gäfgen, G., Theorie…, a.a.0., S. 134.Google Scholar
  9. 3.
    In der Literatur findet man häufig, daß ausschließlich die zukünftigen Daten unsicher sind;Google Scholar
  10. vgl. Schneider, D., Investition…, a.a.0., S. 65;Google Scholar
  11. Albach, H., Wirtschaftlichkeitsrechnung…, a.a.0.;Google Scholar
  12. Sturm, S., Mehrstufige Entscheidungen unter Ungewißheit, Meisenheim 1970, S. 1 ff;Google Scholar
  13. Koch, H., Betriebliche Planung - Grundlagen und Grund?agen der Unternehmenspolitik, Wiesbaden 1961, S. 167 ff.Google Scholar
  14. 4.
    Vgl. Strasser, H., Zielbildung und Steuerung der Unternehmung, Wiesbaden 1966, S. 44;Google Scholar
  15. Meffert, H., Unternehmensziele, in: Schöttle, K.M. (Hrsg.), Jahrbuch des Marketing, Essen 1971, S. 33;Google Scholar
  16. ein Versuch zur Überwindung dieser Annahme stellt die Verhandlungstheorie (bargaining theory) dar;Google Scholar
  17. vgl. Luce, R.D., Raiffa, H., Games and Decision, Introduction and Critical Survey, 3. Aufl., New York 1967, S. 124 ff;Google Scholar
  18. Wurst, S., Das Entscheidungskollegium, Diss. München 1967, S. 148;Google Scholar
  19. Heinen, E., Das Zielsystem der Unternehmung, Grundlagen betriebswirtschaftlicher Entscheidungen, Wiesbaden 1966, S. 198, 235 ff.Google Scholar
  20. 1.
    Die Literatur beschäftigt sich au£ührlich mit den “Unsicherheits”- bzw. “Sicherheitsgraden”. Die Einteilungen gehen zurück auf Knight, der zwischen “Risk” und “Uncertainty” unterscheidet;Google Scholar
  21. Knight, F.H., Risk, Uncertainty and Profit, 7. Aufl., Boston - New York 1957. In der neueren Literatur finden sich Weiterentwicklungen: Schneider D., Investitionen…, a.a.O., S. 66 ff;Google Scholar
  22. Albach, H., Wirtschaftlichkeitsrechnung…, a.a.O., S. 3 f, 73 ff, 123 ff, 166 ff;Google Scholar
  23. Bühlmann; H., Loeffel E., Nievergelt, E., Ein-führung in Theorie und Praxis der Entscheidung bei Unsicherheit, Berlin - Heidelberg - New York 1967, S. 3 ff;Google Scholar
  24. Gäfgen, G., Theorie…, a.a.O., S. 129 ff;Google Scholar
  25. Barish, N.N., Economic Analysis, New York 1967, S. 307 ff;Google Scholar
  26. Albers, H.H., Organized hxecutive Action, New York 1961, S. 204 ff.Google Scholar
  27. 2.
    Schneider, D., Investitionen…, a.a.O., S. 70, Gäfgen, G., Theorie…, a.a.O., S. 133.Google Scholar
  28. 3.
    Nach Krelle ist das einer der wichtigsten Fälle bei Unsicherheit. Vgl. Krelle, W., Unsicherheit und Risiko in der Preisbildung, in: Zfd ges. Staatsw., Bd. 113 (1957), S. 632 ff, hier S. 635 und Krelle, W., Oberblick über die Problemgruppen der Unternehmensforschung und dem Stand der Anwendung, in: ZfhF, Jg.13 (1961), S. 335 ff, hier S. 342;Google Scholar
  29. Albach spricht in dieser Entscheidungssituation von “objektiver Unsicherheit”;Google Scholar
  30. vgl. Albach, H., Wirtschaftlichkeitsrechnung…, a.a.O., S. 4, 166 ff.Google Scholar
  31. 1.
    Borch, K.H., Wirtschaftliches Verhalten bei Unsicherheit, Wien - München 1969, S. 127 ff;Google Scholar
  32. Heinen, H., Zielsystem…, a.a.O., S. 177ff;Google Scholar
  33. Düchting, H., Liquidität und unternehmerische Entscheidungsmodelle, Diss. München 1965, S. 154 ff.Google Scholar
  34. 2.
    Vgl. Krelle, W., Preistheorie, Tübingen - Zürich 1961, S. 99.Google Scholar
  35. 3.
    Vgl. Neumann, J.v., Morgenstern, O., Spieltheorie und wirtschaftliches Verhalten, Würzburg 1961.Google Scholar
  36. 4.
    Heinen. E., Zielsystem…, a.a.O., S. 178.Google Scholar
  37. 5.
    Albach, spricht in dieser Entscheidungssituation von “subjektiver Unsicherheit”;Google Scholar
  38. Albach, H., Wirtschaftlichkeitsrechnung…, a.a.O., S. 123 ff.Google Scholar
  39. 1.
    Jacob, H., Zum Problem der Unsicherheit bei Investitionsentscheidungen, in: ZfB, Jg. 37 (1967), S. 155 f.Google Scholar
  40. 2.
    Das Problem der Quantifizierung behandelt Krelle, W., Preistheorie, a.a.0., S. 611.Google Scholar
  41. 3.
    Dann ist die Risikosituation nach Knight gege-ben; Knight, F.H., Risk…, a.a.0., S. 197 ffGoogle Scholar
  42. 1.
    Hier existieren empirische Untersuchungen über die Ermittlung von Liquidationsspektren;Google Scholar
  43. vgl. Langen, H., Betriebliche Zahlungsströme…, a.a.O., S. 261 ff;Google Scholar
  44. derselbe, Die Prognose…, a.a.O., S. 289 ff;Google Scholar
  45. derselbe, Grundzüge…, a.a.O., S. 71 ff;Google Scholar
  46. Neumeyer, L., Zum Problem der Ermittlung von Liquidationsspektren und ihre Stabilität im Zeitablauf, Diss. Mannheim 1966.Google Scholar
  47. 2.
    Für die Bestimmung der Absatzmengen oder Preise dürfte aber im allgemeinen das Verteilungsgesetz aus der Vergangenheit für die Zukunft unbrauchbar sein, weil sich die Grundgesamtheit ständig verändert. Die Überlegungen sind lediglich für die Einnahmenströme aus einer gegebenen Absatzmenge angestellt worden. In der Literatur findet man die Verwendung von Normalverteilungen für die Prognose der zukünftigen Absatzmengen bzw. Preise;Google Scholar
  48. vgl. zum Beispiel Albach, H., Das optimale Investitionsbudget bei Unsicher-í1 it, in: ZfB, Jg. 37 (1967), S. 503 ff.Google Scholar
  49. 1.
    Meyhak, H., Simultane Gesamtplanung…, a.a.O., S. 142.Google Scholar
  50. 2.
    Jacob, H., Zum Problem…, a.a.O., S. 157.Google Scholar
  51. 3.
    Haas, C., Unsicherheit und Risiko in der Preisbildung, Köln - Berlin - Bonn - München 1965, S. 21, 22, 25;Google Scholar
  52. Wittmann, W., Unternehmung…, a.a.O., S. 55.Google Scholar
  53. 1.
    Die Prüfung auf Stabilität erfolgt mit Hilfe einer Sensitivitätsanalyse;Google Scholar
  54. vgl. Dinkelbach, W., Sensitivitätsanalyse und parametr he Programmierung, Berlin - Heidelberg - New York 1969.CrossRefGoogle Scholar
  55. 1.
    Zu den Entscheidungsregeln existiert eine umfangreiche Literatur. Vgl. dazu: Koch, H., Zur Diskussion in der Ungewißheitstheorie, in: ZfhF, Jg. 12 (1960),- S. 49 ff;Google Scholar
  56. Hax, H., Die Koordination von Entscheidungen, a.a.O., S. 37 ff;Google Scholar
  57. Heinen, E., Zielsystem…, a.a.0., S. 178 ff;Google Scholar
  58. Borch, K.H., Wirtschaftliches Verhalten…, a.a.O., S. 129 ff;Google Scholar
  59. Schneeweiß, H., Entscheidungskriterien bei Risiko, Berlin - Heidelberg - New York 1967, S. 17 ff;Google Scholar
  60. Albach, H., Wirtschaftlichkeitsrechnung…, a.a.0., S. 172 ff;Google Scholar
  61. Haas, C., Unsicherheit, a.a.0., S. 83 ff;Google Scholar
  62. Radner, R., Marschak, J., Note on some proposed Decision Criteria, in: Decision Processes, Thrall, R.M., Coombs, C.H., Davis, R. L. (Hrsg.), 2. Aufl., New York - London 1957, S. 61 ff;Google Scholar
  63. Kassouf, S., Normative Decision Making, Englewood Cliffs, N.J. 1970, S. 25 ff, 65 ff;Google Scholar
  64. Luce, R.D., Raiffa, H., Games and Decisions, a.a.0., S. 278 ff.Google Scholar
  65. 2.
    Schneeweiß, H., Entscheidungskriterien…, a.a.O., S. 17 ff;Google Scholar
  66. Borch, K.H., Wirtschaftliches Verhalten…, a.a.0., S. 133 f;Google Scholar
  67. Heinen, E., Zielsystem…, a.a.0., S. 58 und die dort zitierte Literatur.Google Scholar
  68. 1.
    Gäfgen, G., Theorie…, a.a.O., S. 199.Google Scholar
  69. 2.
    Schneider, D., Investition…, a.a.O., S. 70; Albach, H., Wirtschaftlichkeitsrechnung…, a.a.O., S. 4.Google Scholar
  70. 5.
    Hierauf hat vor allem Simon hingewiesen;Google Scholar
  71. vgl. Simon, H.H., Administrative Behavior, 2. Aufl., New York 1957, bes. S. 61 ff;Google Scholar
  72. vgl. auch Simon, H.H., Models of Man, New York - London - Sydney Tg37, S. 241 ff;Google Scholar
  73. March, J.G., Simon, H.H., Or-ganizations, New York 1958, S. 136 if;Google Scholar
  74. Katona, G., Psychological Analysis of Economic Behavior, New York - Toronto - London 1951.Google Scholar
  75. 1.
    Adelson, R.M., Criteria for Capital Investment:Google Scholar
  76. An Approach through Decision Theory, in: ORQ, Vol. 16 (1965), S. 19 ff, hier S. 25;Google Scholar
  77. Borch, K.H., Wirtschaftliches Verhalten…, a.a.O., S. 126;Google Scholar
  78. Heinen, E., Zielsystem…, a.a.O., S. 176.Google Scholar
  79. 2.
    Heinen E., Zielsystem…, a.a.O., S. 164; Al-ac Wirtschaftlichkeitsrechnung…, a.a.O., S. Teichmann, H., Die Investitionsentschei- dung bei Unsicherheit, Berlin 1970, S. 67.Google Scholar
  80. 3.
    Vgl. z.B. Koch, H., Zur Diskussion…, a.a.O., S. 75;Google Scholar
  81. Kirsch spricht bei den Annahmen von “heroisch”;Google Scholar
  82. Kirsch, W., Entscheidungsprozesse, Bd. 1, a.a.0., S. 30;Google Scholar
  83. Horvâth, P., Der Betrieb als lernende Entscheidungseinheit, a.a.0., S. 748 ff.Google Scholar
  84. 4.
    Ansätze dieser Art bezeichnet man in der Entscheidungstheorie mit “geschlossene Modelle”;Google Scholar
  85. vgl. Kirsch W., Entscheidungsprozesse, Bd. 1, a.a.0., 5. 26 und die dort angegebene Literatur;Google Scholar
  86. vgl. auch Heinen. E., Betriebswirtschaftslehre heute, Wiesbaden 1966, S. 8.Google Scholar
  87. 1.
    Schneider, D., Investition…, a.a.O., S. 72, 81.Google Scholar
  88. 2.
    Ebenda, S. 81.Google Scholar
  89. 3.
    Jacob, H., Zum Problem der Unsicherheit…, a.a.O., S. 173.Google Scholar
  90. 4.
    Berthel/Moews sprechen vom Informationsverwendungsquotienten;Google Scholar
  91. vgl. Berthel J., Moews, D., Information und Planung in industriellen Unternehmungen, Berlin 1970, S. 45 f.Google Scholar
  92. 1.
    Diese Kritik findet sich auch in der Literatur; vgl. Haas, C., Unsicherheit…, a.a.O., S. 124, 126, 136; Teichmann, H., Die Investitionsentscheidung…, a.a.O., S. 98.Google Scholar
  93. 2.
    Wald, A., Statistical Decision Functions, New York - London 1950, S. 17 ff.Google Scholar
  94. 3.
    Krelle, W., Preistheorie, a.a.O., S. 596.Google Scholar
  95. 4.
    Hurwicz, L., Optimality Criteria for Decision Making under Ignorance; Cowles Commission Discussion Paper (Statistics) Nor. 370, 1951.Google Scholar
  96. 5.
    Shackle, G.L.S., Expectation in Economics, 2. Aufl., Cambridge 1952.Google Scholar
  97. 6.
    Niehans, J., Zur Preisbildung bei ungewissen Erwartungen, in: Schw.Z.f.Vw.u.St., Jg. 84 (1948), S. 433 ff.Google Scholar
  98. 7.
    Savage, L., The Theory of Statistical Decision, in: JoAStA, Bd. 46 (1951), S. 55 ff.Google Scholar
  99. 8.
    Teichmann, H., Die Investitionsentscr.eidung…, a.a.O., S. 97 f.Google Scholar
  100. 1.
    Gäfgen, G., Theorie…, a.a.O., S. 126.Google Scholar
  101. 2.
    Ebenda, S. 126 ff.Google Scholar
  102. 3.
    Wittmann, W., Unternehmung…, a.a.O., S. 84; Hax, H., Koordination…, a.a.O., S. 24.Google Scholar
  103. 1.
    Gäfgen, G., Theorie…, a.a.0., S. 129.Google Scholar
  104. 2.
    Hax, H., Koordination…, a.a.0., S. 42.Google Scholar
  105. 3.
    Schneider, D., Investition…, a.a.O., S. 65.Google Scholar
  106. 4.
    Heinen, E., Zielsystem…, a.a.0., S. 176;Google Scholar
  107. Kirsch, W., Entscheidungsprozesse, Bd. 1, S. 29 und S. 67.Google Scholar
  108. S Eine allgemein verwendbare Entscheidungsregel basiert auf dem Theorem von Bayes. In den Entscheidungsprozeß geben sukzessiv neue Erkenntnisse ein, wobei die Ergebnisse der vorherigen Untersuchungen mit berücksichtigt werden. Zum Verfahren vgl. Weber, K., Entscheidungsprozesse unter Verwendung des Theorems von Bayes, in: Hax, H. (Hrsg.), Entscheidung bei unsicheren Erwartungen, Köln und Opladen 1970, S. 69 ff und die dort zitierte Literatur. Der Sequentialtest stellt ein zweites Verfahren mit variabler Informationsstruktur dar, das aber nur für die Qualitätskontrolle in der Statistik verwendbar ist;Google Scholar
  109. vgl. Menges, G., Das Sequentialverfahren, insbesondere seine betriebswirtschaftliche Anwendung, in: ZfB, Jg. 28 (1958), S. 75–81.Google Scholar
  110. 1.
    Luce, R.D., Raiffa, H., Games and Decision, a.a.O., S. 316.Google Scholar
  111. 2.
    Diesen Modellen liegt der “rational man” bzw. der “homo economicus” zugrunde;Google Scholar
  112. vgl. dazu March, J.G., Simon, H.A., Organizations, 2. Aufl., New York - London 1959, 2. Kap. undGoogle Scholar
  113. Kirsch, W., Entscheidungsprozesse, Bd. 1, a.a.O., S. 27 ff.Google Scholar
  114. 3.
    Kirsch, W., Entscheidungsprozesse, Bd. 1, a.a.O., S. 64.Google Scholar
  115. 1.
    Zu den Beschränkungen der Rationalität vgl. im einzelnen Simon, H.A., Administrativ Behavior, 2. Aufl., New York 1957, S. 79 ff;Google Scholar
  116. March, J.G., Simon, H.A., Organizations, a.a.O., S. 136 ff;Google Scholar
  117. Braybrooke, D., Lindblom, C.E., A Strategy of Decision, 3. Aufl., New York 1969, S. 111 ff.Google Scholar
  118. 1.
    Albach, H., Wirtschaftlichkeitsrechnung…, a.a.O., S. 122 f.Google Scholar
  119. 1.
    Albach, H., Wirtschaftlichkeitsrechnung…, a.a.O., S. 129.Google Scholar
  120. 1.
    Zum Begriff vgl. Jacob, H., Zum Problem der Unsicherheit…, a.a.O., S. 169 f;Google Scholar
  121. der Begriff geht damit über die Definition des Risikos als Verlustgefahr hinaus, der häufig abgelehnt wird;Google Scholar
  122. vgl. dazu auch Schneider. D., Investition…, a.a.O., S. 65 f.Google Scholar
  123. 2.
    Das ist die Strategie, die nach dem r.1inimaxTheorem als optimale Strategie auszuwählen ist.Google Scholar
  124. 3.
    Lipfert, H., Unternehmensfinanzierung, a.a.O., S. 42.Google Scholar
  125. 1.
    Diese Komponente des Verlustrisikos wird in der angelsächsischen Literatur mit “financial risk” bezeichnet. Es besitzt vor allem Bedeutung in den Leverage-Modellen; vgl. dazu u.a. Barges, A., The Effect of Capital Structure on the Cost Capital. A Test and Evaluation of the Modigliani and Miller Propositions, Englewood Cliffs, N.J. 1963, S. 15 ff;Google Scholar
  126. Biermann, H., Schmidt, S., The Capital Budgeting Decision, a.a.O., S. 167 ff;Google Scholar
  127. Lìpfert, H., Optimale Unternehmensfinanzierung, a.a.O., S. 88 f; vgl. auch das “finanzielle Risiko” bei Gutenberg, E., Finanzen…, a.a.O., S. 187 ff.Google Scholar
  128. 2.
    Vgl. Wille, F., Direktkostenrechnung mit stufenweiser Fixkostendeckung? Eine kritische Stellungnahme, in: ZfB, Jg. 29 (1959), S. 737 ff, hier S. 740.Google Scholar
  129. 3.
    DüchtinA. H., Liquidität…, a.a.O., S. 162.Google Scholar
  130. 1.
    Lipfert spricht hier vom Nichtprolongationsrisiko; Liefert, H., Unternehmensfinanzierung, a.a.O., S. 102 ff.Google Scholar
  131. 1.
    Koch, H., Finanzplanung, a.a.0., Sp. 1910 ff;Google Scholar
  132. Albach, H., Finanzplanung, a.a.0., S. 70 ff;Google Scholar
  133. Härle, J., Finanzierungsregeln, a.a.O., S. 77 ff;Google Scholar
  134. Axmann, N.J., Flexible…, a.a.0., S. 31 ff.Google Scholar
  135. 2.
    Die Kennziffern können damit als nicht-monetäre Ziele angesehen werden, die durch die Macht der Gläubiger zu Unternehmenszielen geworden sind, womit die Autonomie der Zielbildung durch die Unternehmensleitung verloren geht;Google Scholar
  136. vgl. dazu Börner, D., Die Bedeutung der Finanzierungsregeln für die betriebswirtschaftliche Kapitaltheorie, in: ZfB, Jg. 37 (1967), S. 341 ff, bes. S. 348 ff.Google Scholar
  137. 2.
    Börner, D., Die Bedeutung der Finanzierungsregeln für die betriebswirtschaftliche Kapitaltheorie, in: ZfB, Jg. 37 (1967), S. 348 f.Google Scholar
  138. Vgl. Albach, H., Das optimale Investitionsbudget bei Unsicherheit, in: ZfB, Jg. 37 (1967), S. 513 ff;Google Scholar
  139. Wissenbach, H., Die Bedeutung der Finanzierungsregeln für die betriebliche Fi-nanzpolitik, in: ZfbF, Jg. 16 (1964), S. 447 ff;Google Scholar
  140. Freia, K., Optimale Kapitalstruktur einer nach Rentalilitätsmaximierung strebenden Betriebswirtschaft, in: ZfB, Jg. 31 (1961), S. 88 ff.Google Scholar
  141. 2.
    Hier sind einmal die Leverage-;Modelle zu nennen;Google Scholar
  142. zum anderen existieren Finanzierungsregeln, die einen optimalen Verschuldungsgrad angeben. In mathematischen Modellen findet die Bestimmung eines optimalen Verschuldungsgrades bei Wissenbach und Albach Anwendung: budget…, a.a.0., S. 509 ff;Google Scholar
  143. zu den Leverage-Modellen vgl. Myers, S.C., Robichek, A.A., Optimal Financing Decisions, Englewood Cliffs, N.J. 1965, S. 20 ff.Google Scholar
  144. 1.
    Zum Begriff vgl. S. 173 dieser Arbeit.Google Scholar
  145. 2.
    Als Maß für das Illiquiditätsrisiko wird auch die Pay-off-Periode herangezogen;Google Scholar
  146. vgl. z.B. Albach H., Rentabilität und Sicherheit als Kriterien betrieblicher Investitionsentscheidung, in: ZfB, Jg. 30 (1960), S. 583 ff. Der Nachteil des Kriteriums besteht darin, daß den Betriebsmitteln für die Errechnung der Pay-off-Periode die Einnahmen zugerechnet werden müssen.Google Scholar
  147. 1.
    Die Theorie des Anspruchsniveaus bzw. des “anspruchsgesteuerten Entscheidungsverhaltens” entstammt der Psychologie, hier vor allem Lewin, K., Dembo R., Hoppe, F., Die Übertragung auf íTitriebswirtschaftliche Probleme geschah durch Simon, H.H., Cyert, R.M., March, J.G., Sauermann, H., Selten, R.Google Scholar
  148. 2.
    Sauermann, H., Selten, R., Anspruchsanpassungstheorie der Unternehmung, in: ZfdgesStaatsw. 1962, S. 577 ff;Google Scholar
  149. Himmelweit, H., Level of Aspiration, in: Gould, I., Kolb, W.L. (Hrsg.), A Dictionary of the Social Science, Glencoe 1964, S. 387 ff.Google Scholar
  150. 1.
    Heß kommt in einer Untersuchung zum Ergebnis, daß sich das Unternehmerverhalten mit Hilfe dieses Konzeptes beschreiben läßt; Heß, K., “Befriedigender” Gewinn und betriebswirtschaftliche Preistheorie, Diss. Köln 1961.Google Scholar
  151. 2.
    March und Simon verdeutlichen den Sachverhalt an einem drastischen Beispiel: In einem Heuschober sucht man nicht nach der schärfsten Nadel, sondern nach einer Nadel, mit der man Nähen kann. March, J.G., Simon, H.H., Organizations, a.a.O., S. 141.Google Scholar
  152. 3.
    Vgl. Adam, D., Koordinationsprobleme…, a.a.O., S. 621.Google Scholar
  153. 1.
    Hoppe,_ F., Das Anspruchsniveau, in: Thomae, H., (Hrsg.), Die Motivation menschlichen Handelns, Köln - Berlin 1965, S. 217 f.Google Scholar
  154. 2.
    Vgl. March, J.G., Simon, H.A., Organizations, a.a.O., S. 182 f; Cyert, R.i’i., March, J.G., A Behavioral Theory…, a.a.O., S. 34;Google Scholar
  155. Heinen, Ei, Zielanalyse als Grundlage rationaler Unternehmungspolitik, in: Jacob, H. (Hrsg.), Schriften zur Unternehmensführung, Bd. 11, Wiesbaden 1970, S. 21 f.Google Scholar
  156. 3.
    Im Symbol ANpQ charakterisiert die Zahl eine bestimmte Kombination von Entscheidungskriterien, die zu diesem Anspruchsniveau führen.Google Scholar
  157. 1.
    Ein eindeutiger Vektor existiert nur dann, wenn die Entscheidungskriterien voneinander unabhängig sind. Die Anspruchsniveautheorie versucht das zu erreichen, indem das Problem auf eine andere Ebene verlagert wird. Nach der Anspruchsniveautheorie sollen sämtliche Entscheidungskriterien, die voneinander abhängig sind, mit Hilfe von Nutzenindizes zusammengefaßt werden zu einem Entscheidungskriterium. Nach der Zusammenfassung existieren nur noch unabhängige Entscheidungskriterien;Google Scholar
  158. vgl. Sauermann, H., Selten, R., Anspruchsanpassungstheorie…, a.a.O., S. 510.Google Scholar
  159. 1.
    Simon. H.A., A Behavioral Model of Rational Choice, in: Models of Man, New York - London 1957, S. 253 f.Google Scholar
  160. 1.
    Damit kann man aber nicht begründen, daß der Unternehmer einen Extremwert verfolge; vgl. dazu Schneider, D., Investition…, a.a.0., S. 58 f;Google Scholar
  161. Strasser H., Zielbildung…, a.a.0., V S. 48. Bei diesem Vorgehen wählt der Entscheidungsträger lediglich die Strategie mit dem höchsten Anspruchsniveau aus den getesteten Strategien aus.Google Scholar
  162. 2.
    Ausführliche Darstellung der Anpassungsprozes-se bei Hope F., Das Anspruchsniveau, a.a.0., S. 219 ff undSauermann, H., Selten, R., Anspruchsanpassungstheorie…, a.a.0., S. 583 ff.Google Scholar
  163. 1.
    Vgl. Gäfgen. G., Theorie der wirtschaftlichen Entscheidung, 2. Aufl., Tübingen 1968, S. 154 f;Google Scholar
  164. Debren, G., Representation of a Preference Ordering by a Numerical Function, in: Thrall, R.M., Coombs, C.H., Davis, R.L. (Hrsg.), Decision Processes, 3. Aufl., New York - London 1960, S. 159 ff.Google Scholar
  165. 1.
    Gäfgen, G., Theorie…, a.a.O., S. 129.Google Scholar
  166. 2.
    Vgl. Tintner, G., Econometrics, New York 1952, S. 278.Google Scholar
  167. 1.
    Albach, H., Die Prognose im Rahmen unternehmerischer Entscheidungen, in: Diagnose und Prognose als wirtschaftswissenschaftliche Methodenprobleme, Berlin 1962, S. 203 f.Google Scholar
  168. 2.
    Hax bezeichnet mit Indikatoren Größen, die leichter zu beobachten sind, als die eigentlich zu bestimmenden Daten; Hax, H., Die Koordination…, a.a.O., S. 22 ff;Google Scholar
  169. vgl. auch Jacob, H., Der Absatz, in: Allgemeine Betriebswirtschaftslehre in programmierter Form, Jacob, H. (Hrsg.), Wiesbaden 1969, S. 299 f.Google Scholar
  170. 1.
    Vgl. dazu Tinbergen, J., The Notions of…, a.a.O., S. 247 ff.Google Scholar
  171. 2.
    Vgl. auch Jacob, H., Preispolitik, Wiesbaden 1963, S. 18.Google Scholar
  172. 1.
    Zur praktischen Ermittlung dieser Liquidationsspektren vgl. Edin R., Schmitt, H.J., Verweil-zeitverteilungen und Prognosen, in: ZfbF, Jg. 21 (1969), S. 484 ff, bes. S. 487 ff.Google Scholar
  173. 1.
    Dabei wird auch hier, wie bereits bei dem deterministischen Modell demonstriert, davon ausgegangen, daß lediglich eine Emission durchgeführt wird. Zur Berücksichtigung der zeitlich-vertikalen Verflechtungen ist dann eine Korrektur erforderlich, vgl. S. 123 dieser Arbeit.Google Scholar
  174. 1.
    Heinen, E., Das Zielsystem…, a.a.O., S. 19.Google Scholar
  175. 2.
    Braybrooke, D., Lindblom, C.E., A Strategy of Decision, 3. Aufl., New York 1969, S. 113.Google Scholar
  176. 1.
    Vgl. Adam, A., Helten, E., Scholl, F., Kybernetische Modelle und Methoden, Köln und Opladen 1970, S. 16 ff.Google Scholar
  177. 2.
    Horvâth, P., Betriebliche Entscheidungen als Teile eines Lernprozesses, Meisenheim/Glan 1971, S. 155; in der Terminologie der Systemtheorie handelt es sich bei dem folgenden Entscheidungsprozeß um ein sozio-technisches System;Google Scholar
  178. vgl. Meffert, H., Systemtheorie aus betriebswirtschaftlicher Sicht, in: Schenk, K.-E. (Hrsg.), Wirtschaftskybernetik und Systemanalyse, Bd. 1, Berlin 1971, S. 174 ff.Google Scholar
  179. 3.
    Das ist nur eine mögliche Form der Zusammenarbeit, vgl. Horvâth, P., Betriebliche Entscheidungen…, a.a.O., S. 156 f.Google Scholar
  180. 4.
    Ein Beispiel für dieses System vgl. bei Morton, M.S., McCosh, A.M., Terminal Costing for Better Decisions, in: HBR, Vol. 46 (1968), May-Juni, S. 147 ff.Google Scholar
  181. 1.
    ideffert spricht hier von Zielsetzungsft exibilität;Google Scholar
  182. vgl. Meffert, H., Zum Problem der betriebswirtschaftlichen Flexibilität, in: ZfB, Jg. 39 (1969), S. 779 ff, hier S. 787 ff;Google Scholar
  183. On Flexibility of Future Preference, in: Shelly, M.W., Bryan, G.L. (Hrsg.), Human Judgements and Optimality, New York - London - Sydney 1964, S. 243 ff, hier S. 246.Google Scholar
  184. 1.
    Zur Phaseneinteilung existiert eine umfangreiche Literatur, eine mögliche Einteilung vgl. Heinen, E., Das Zielsystem…, a.a.O., S. 21 ff.Google Scholar
  185. 2.
    Damit stimmen auch empirische Untersuchungen von Witte überein; vgl. Witte, E., Die Organisation komplexer Entscheidungsabläufe - ein Forschungsbericht -, in: ZfbF, Jg. 20 (1968), S. 581 ff; derselbe, Phasen-Theorem und Organisation komplexer Entscheidungsverläufe, in: ZfbF, Jg. 20 (1968), S. 625 ff.Google Scholar
  186. 1.
    Vgl. dazu March J.G., Simon. H.A., Organizations, a.a.O., S. 169.Google Scholar
  187. 2.
    Schneider. D., Investition…, a.a.O., S. 77 ff.Google Scholar
  188. 1.
    Die zufällige Auswahl der Daten erfolgt mit Hilfe von Zufallszahlentabellen oder Zufallszahlengeneratoren, die ein Grundelement der Simulationstechnik darstellen;Google Scholar
  189. vgl. dazu Tocher, K.D., The Art of Simulation, 3. Aufl., London 1969, S. 43 ff;Google Scholar
  190. Adam, A., Helten, E., Scholl, F., Kybernetische Modelle und Methoden, a.a.O., S. 90 ff;Google Scholar
  191. Meier, R.C., Newell, W.T., Pazer, H.L., Simulation in Business and Economics, Englewood Cliffs, N.J. 1969, S. 522 ff.Google Scholar
  192. 1.
    Gäfgen. G., Theorie…, a.a.O., S. 108.Google Scholar
  193. 1.
    Zur Festlegung der Gewichtung von Zielen mit konstanten oder variablen Gewichten vgl. Heinen, E., Zielsystem…, a.a.O., S. 144 ff.Google Scholar
  194. 2.
    Vgl. Dinkelbach, W., Entscheidungen bei mehrfacher Zielsetzung und die Problematik der Zielgewichtung, in: Busse von Colbe, W., Meyer-Dom, P. (Hrsg.), Unternehmerische Planung und Entscheidung, Bielefeld 1969, S. 56 ff.Google Scholar
  195. 3.
    Dieses Verfahren wurde entwickelt von Charnes/ Cooper; vgl. Charnes, A., Cooper, W.W., Manage-Google Scholar
  196. 1.
    Zur Gewichtung im Goal-Programming-Ansatz vgl. Jjiri, Y., Management Goals…, a.a.O., S. 45 ff.Google Scholar
  197. 1.
    Vgl. S. 187 ff dieser Arbeit.Google Scholar
  198. 1.
    Zur Informationsverarbeitungskapazität vgl. vor allem Miller, G.A., The Magical Number Seven, Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity fir Processing Information, in: Alexis, M., Wilson, C.Z. (Hrsg.), Organizational Decision Making, Englewood Cliffs, N.J. 1967, S. 107 ff.Google Scholar
  199. 2.
    Vgl. dazu Kirsch, W., Entscheidungsprozesse, Bd. I, a.a.O., S. 85 f.Google Scholar
  200. 1.
    Benutzt von Bilkey, W.J., The Vector Hypothesis of Consumer Behavior, in: JoM, Vol. 16 (1951/52), S. 137 ff;Google Scholar
  201. Gäfgen, G., Theorie…, a.a.O., S. 117 f.Google Scholar
  202. 2.
    Darstellung bei Guilford, J.P., Persönlichkeit, Weinheim 1964, S. 318 und Osgood, C.E., Suci, G.J., Tannenbaum, P.H., The Measurement of Meaning, 2. Aufl., Urbana 1958, S. 80 ff.Google Scholar
  203. 1.
    Hax, H., Investitionstheorie, a.a.O., S. 135 ff;Google Scholar
  204. Hespes, R.F., Strassmann, P.A., Stochastic Decision Tress of the Analysis of Investment Decisions, in: MS, Vol. 11 (1965), S. B 244 ff;Google Scholar
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  206. Magee, J.F., Decision Trees for Decisbn Making, in: HBR, Vol. 42 (1964), Juli/Aug., S. 126 ff;Google Scholar
  207. Magee, J.F., How to Use Decision Trees in Capital Investment, in: HBR, Vol. 42 (1964), Sept./Okt., S. 79 ff.Google Scholar
  208. 1.
    Koxholt, R., Die Simulation - ein Hilfsmittel der Unternehmensforschung, München - Wien 1967, S. 23 ff.Google Scholar
  209. 2.
    Albers, H.H., Organized Execution Action: Decision Making, Communication and Readership, New York - London 1961, S. 218 ff;Google Scholar
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  212. 3.
    Newell, A., Shaw, J.C., Simon, H.A., The Process of Creative Thinking, in: Gruber, H.E., Terrell, G., Wertheimer, M. (Hrsg.), Contemporary Approaches to Creative Thinking, 4. Aufl., New York 1967, S. 78.Google Scholar
  213. 4.
    Feigenbaum, E.A., Feldmann, J. (Hrsg.), Computers and Thought, New York 1963, S. 6.Google Scholar
  214. 1.
    Adam, A. Helten, E., Scholl, R., Kyberne-tische Modelle, a.a.O., S. 65.Google Scholar
  215. 2.
    Wilde D,J., Optimum Seek Methods, Engle-wood Cliffs, N.J. 1964Google Scholar
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  219. 3.
    Minsky M., Steps Toward Artificial Intellegence, in: Feigenbaum, E.A., Feldman, J. (Hrsg.), Computers and Thought, New York 1963, S. 411.Google Scholar
  220. 4.
    Oberlegungen dazu bei Wilde, D.J., Optimum Seek Methods, a.a.O., S. 61 f;Google Scholar
  221. Hooke, R., Jeeves, T.A., Comments on Brooks’ DiscussionRandom Methods, in: OR, Vol. 6 (1958), S. 881 f.Google Scholar
  222. 1.
    Zum Begriff vgl. Mize, J.H., Cox, J.G., Essential of Simulation, Englewood Cliffs, N.J. 1968, S. 1 ff, S. 5; Koxholt, R., Die Simulation…, a.a.O., S. 11 ff.Google Scholar
  223. 2.
    Forrester J.W., Industrial Dynamics, 2. Aufl., Mass. 1962, S. 24 ff.Google Scholar
  224. 3.
    Beranek W., Analysis for Financial Decisions, Homewood, Ill. 1966, S. 392 ff.Google Scholar
  225. 4.
    Koxholt, R., Die Simulation…, a.a.O., S. 9, 10 ff;Google Scholar
  226. 1.
    Schematische Darstellung des Ablaufs bei Kirsch, W., Entscheidungsprozesse, Bd. II: Informationsverarbeitungstheorie des Entscheidungsverhaltens, Wiesbaden 1971, S. 177.Google Scholar
  227. 2.
    Newell, A., Shaw J.C., of Creative Thinking, a.a.O., S. 77;Google Scholar
  228. Newell. A., Simon H.A., GPS that Simulates Human Thought, in E.A., Feldman, J., Computers and York 1963, S. 279 ff.Google Scholar
  229. 3.
    Newell, A., Shaw, J.C., Simon, H.A., Chess- Playing Programs and the Problem of Complexity, in: Feigenbaum, E.A., Feldman, J. (Hrsg.), Com-puters and Thought, New York 1963, S. 39 ff.Google Scholar
  230. 4.
    Newell, A., Shaw, J.C., Simon, H.A., The Process of Creative Thinking, a.a.O., S. 67 ff, 73 ff.Google Scholar
  231. 1.
    Newell, A., Shaw, J.C., Simon, H.A., Report on a General Problem-Solving Program, in: Luce, R.D., Bush, R.R., Galanter, E. (Hrsg.), Readings in Mathematical Psychology, Vol. II, New York 1963, S. 41 ff;Google Scholar
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  236. Clarkson, G.P.E., A Model of the Trust Investment Process, in: Feigenbaum, E.A., Feldman, J. (Hrsg.), Computers and Thought, New York - San Francisco - Toronto - London 1963, S. 347 ff;Google Scholar
  237. sämtliche Modelle gehen aber von sicheren Daten aus und sind für Unsicherheitssituationen weitgehend ungeeignet;Google Scholar
  238. Klein, H.K., Heuristische Entscheidungsmodelle, a.a.O., S. 190 ff.Google Scholar
  239. 2.
    Lindblom. C.E., The Intelligence of Democracy, New York 1965, S. 137 ff;Google Scholar
  240. Braybrooke, D., Lindblom, C.E., A Strategy of Decision, 3. Aufl., New York 1969, S. 81 ff. Lindblom spricht hier auch von: Science of “Muddling Through”, vgl.Google Scholar
  241. Lindblom. C.E., The Science of“Muddling Through”, in: Gore, W.J., Dyson, J.W. (Hrsg.), The Making of Decisions, Glencoe 1964, S. 155 ff.Google Scholar
  242. 1.
    Eine Übersicht über die Theorien zur Strategienbildung findet sich bei Mintzberg, H., The Science of Strategy-Making, in: IMR, Vol. 8, No. 2 (1967), S. 71 ff.Google Scholar
  243. 2.
    Klotz spricht in diesem Zusammenhang von einer Manager-Procedure, die brauchbare Ausgangslösungen ermittelt;Google Scholar
  244. Klotz, V., Über den Einfluß von Anfangslösungen auf den Ablauf heu-ristischer Verfahren, in: EDV, Jg. 12 (1970), S. 564 ff.Google Scholar
  245. 1.
    Die Rechnung kann mit Hilfe der parametrischen Programmierung durchgeführt werden;Google Scholar
  246. vgl. dazu Dinkelbach. W., Sensitivitätsanalyse…, a.a.O.Google Scholar
  247. 1.
    March und Simon betrachten die beiden Elemente als wesentliche Bestandteile des Suchprozesses;Google Scholar
  248. March, J.G., Simon, H.A., Organizations, a.a.O., S. 177.Google Scholar
  249. 2.
    Das Lernen ist ein Übergang aus dem Zustand des Nichtkönnens in einen Zustand des Könnens;Google Scholar
  250. vgl. Steinbuch, K., Automat und Mensch, Kybernetische Tatsachen und Hypothesen, 2. Aufl., Berlin - Göttingen - Heidelberg 1963, S. 209, 211.Google Scholar
  251. 1.
    Hirsch, R.E., Informationswert und -kosten und deren Beeinflussung, in: ZfbF, Jg. 20 (1968), S. 670.Google Scholar
  252. 1.
    Damit ist die zweite Möglichkeit aufgezeigt, das Risiko zu beeinflussen; das Risiko entsteht aus der Unsicherheit und der mangelnden Korrigierbarkeit der Daten; vgl. 5.156 dieser Arbeit. Die Flexibilität der Strategie wurde bereits bei der Ermittlung der Konsequenzen behandelt, vgl. S21 1ff dieser Arbeit.Google Scholar
  253. 1.
    Marschak, J., Towards an Economic Theory of Organization and Information, in: Thrall, R.M., Coombs, C.H., Davis, R.L. (Hrsg.), Decision Processes, 3. Aufl., New York - London 1960, S. 202.Google Scholar

Copyright information

© Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler GmbH · Wiesbaden 1972

Authors and Affiliations

  • Jürgen Waldmann

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