Zusammenfassung
Entsprechend den Ausführungen in Kapitel 1.2 sind Unsicherheit und Informationsintegration wesentliche Kennzeichen von Adoptionsentscheidungsprozessen; gemäß Kapitel 1.3 werden in der vorliegenden Arbeit extensive Kaufentscheidungsprozesse betrachtet, die durch High Involvement potentieller Adopter und dementsprechend kognitiv geprägte, auf Nutzenmaximierung basierende, kompensatorische Entscheidungsregeln gekennzeichnet sind. Vor diesem Hintergrund ist es naheliegend, das Entscheidungs- und Informationsintegrationsverhalten potentieller Adopter in einem mikroökonomischen Diffusionsmodell auf den Theorien und Erkenntnissen der Entscheidungstheorie aufzubauen,1 die allgemein die Grundlage zur Modellierung extensiver Kaufentscheidungen bildet2. Generell lassen sich je nach ihrer Zielsetzung der deskriptive und der normative entscheidungstheoretische Ansatz unterscheiden. Die normative Entscheidungstheorie, oft auch als präskriptive Entscheidungstheorie oder Decision Analysis bezeichnet,3 postuliert Eigenschaften, die Präferenzen von Entscheidern vernünftigerweise besitzen sollten, und behandelt Modelle und Verfahren, die es erlauben, auf der Grundlage solcher Präferenzen optimale im Sinne von rationalen Entscheidungen abzuleiten.4 Die deskriptive, behavioristische Entscheidungstheorie hat zum Ziel, empirisch gehaltvolle Hypothesen über das tatsächliche, reale Entscheidungsverhalten von Individuen zu formulieren.
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Literatur
Vgl. z. B. Eisenführ, F.; Weber, M.: Entscheiden, 1999, S. 2ff. und S. 357ff.; von Nitzsch, R.: Entscheidungslehre, 1996, S. 1–9; Bamberg, G.; Coenenberg, A. G.: Entscheidungslehre, 1994, S. 1–6; French, S.: Theory, 1993, S. 342–347; Laux, H.: Entscheidungstheorie, 1991, S. 12ff. Der Gültigkeitsbereich der Entscheidungstheorie ist dabei zunächst nicht auf ökonomische Fragestellungen beschränkt und neben den Sozialwissenschaften beschäftigen sich z. B. auch Psychologie und Philosophie mit ihr. Im folgenden wird der Terminus Entscheidungstheorie immer im Sinne von ökonomisch ausgerichteter Entscheidungstheorie verwendet.
Vgl. z. B. R. Nieschlag et al.: Marketing, 1997, S. 181; Roberts, J. H.; Lilien, G. L: Models, 1993, S. 29–31; Balderjahn, I.: Marktreaktionen, 1993, S. 15–18; Lilien et al.: Marketing, 1992, S. 97; J. R. Bettman et al.: Decision, 1991, S. 64ff.; Meyer, R. J.; Kahn, B. E.: Choice, 1991, S. 88; J. Wind et al.: Methods, 1991, S. 507ff.
Einige Autoren unterscheiden auch zwischen normativer und präskriptiver Entscheidungstheorie, wobei letztere den entscheidungsunterstützenden Aspekt der normativen Theorie repräsentiert. Vgl. z. B. Bell et al.: Prescriptive, 1988, S. 1f.; Keeney, R. L.; Raiffa, H.: Decisions, 1976, S. viif.
Vgl. dazu z. B. French, S.: Theory, 1993, S. 28; Fishburn, P. C.: Theories, 1988, S. 78; Schnee- weiß, H.: Risiko, 1967, S. 1ff.; und zu Inhalten bzw. der Problematik des Rationalitätsbegriffes insbesondere Simon, H. A.: Rationality, 1986, S. S209 - S224; Sen, A.: Rational, 1994, S. 385–390; Harman, G.: Rationality, 1995, S. 175–211; Monz, I.: Theorie, 1999, S. 1605ff.; Kirsch, G.: Choice, 1997, S. 763; Karpe, J.: Verhaltenskonzepte, 1999, S. 605–607.
Vgl. dazu und zu den folgenden Definitionen z. B. Eisenführ, F.; Weber, M.: Entscheiden, 1999, S. 20f.; Bamberg, G.; Coenenberg, A. G.: Entscheidungslehre, 1994, S. 17; Laux, H.: Entscheidungstheorie, 1991, S. 24.
Vgl. zu subjektiven Wahrscheinlichkeiten z. B. Kreps, D. M.: Theory, 1988, S. 115–125 und S. 145–157.
Vgl. z. B. auch die Ausführungen bei Eisenführ, F.; Weber, M.: Entscheiden, 1999, S. 259f.
So beschränken z. B. auch Sabel und Weiser den Begriff Unsicherheit auf die klassische Risikosituation. Vgl. Sabel, H.; Weiser, C.: Marketingtheorie, erscheint voraussichtlich 2001.
Vgl. zu dieser Ergänzung die Ausführungen in Kap. 11.2.2.3.2.
Dazu gehören z. B. die Rangplatzabhängigen Nutzentheorien (Rank Dependent Expected Utility Theory, RDEU), die Gewichtete Nutzentheorie (Weighted Expected Utility Theory, WEUT), die Regret Theorie und insbesondere die Prospect Theorie. Vgl. die Ausführungen in Kap. 11.2.3.1 sowie für einen Überblick Camerer, C.; Weber, M.: Developments, 1992, S. 325–370; Weber, M.; Camerer, C.: Risk, 1987, S. 129–151; Machina, M. J.: Choice, 1987, S. 132f.
Vgl. zur beschränkten (bounded) Rationalität Simon. H. A.: Man, 1957, S. 198; derselbe: Behavioral, 1955, S. 99–118; derselbe: Rationality, 1986, S. S209 - S224; derselbe: Entscheidungsverhalten, 1981, S. 30ff. und S. 115ff.; Sauermann, H.; Selten, R.: Anspruchsanpassungstheorie, 1962, S. 577–579; March, J. G.: Bounded, 1988, S. 33–57; Harman, G.: Rationality, 1995, S. 175–211; Monz, I.: Theorie, 1999, S. 1605ff.; Karpe, J.: Verhaltenskonzepte, 1999, S. 605–607.
Vgl. dazu und im folgenden z. B. A. Mas-Colell et al.: Theory, 1995, S. 167ff.; Varian, H. R.: Mikroökonomie, 1990, S. 159ff.; Kreps, D. M.: Theory, 1988, S. 32f. und S. 43ff.; Fishburn, P. C.: Theories, 1988, S. 78–98; Machina, M. J.: Choice, 1987, S. 121 ff.
Vgl. Chatterjee, R.; Eliashberg, J.: Innovation, 1990, S. 1057–1059; Eliashberg, J.; Chatterjee, R.: Models, 1986, S. 151–199; Eliashberg, J.; Hauser, J. R.: Risk, 1985, S. 1–25; Roberts, J. H.; Urban, G. L.: Utility, 1988, S. 167–185; Hauser, J. R.; Urban, G. L.: Behavior, 1979, S. 251–262; dieselben: Methodology, 1977, S. 579–619.
Vgl. Bernoulli, D.: Theoriae, 1738, bzw. die englische Übersetzung von 1954. 1s Vgl. Schmidt, U.: Utility, 1998, S. vii.
Vgl. von Neumann, J.; Morgenstern, O.: Theory, 1947. Dabei haben die Theorien von Bernoulli und von Neumann und Morgenstern bis auf die mathematische Form des Erwartungsnutzens wenig gemeinsam. Vgl. die Ausführungen in Kap. 11.2.2.2.2.5.
Vgl. Savage, L. J.: Foundations, 1954.
Vgl. Schmidt, U.: Utility, 1998, S. 2. Für eine ausführliche Darstellung der Erwartungsnutzentheorie unter Risiko vgl. z. B. A. Mas-Colell et al.: Theory, 1995, S. 167–199; Kreps, D. M.: Theory, 1988, S. 32f. und S. 43–97; Fishburn, P. C.: Foundations, 1982.
Vgl. z. B. Hartung, J.: Statistik, 1998, S. 94; J. Bleymüller et al.: Statistik, 1994, S. 28f.; Bortz, J.: Statistik, 1993, S. 52. Teilweise findet sich in der Literatur auch die Schreibweise Kolmogorov.
In dieser Formulierung sind Präferenzen über Handlungsalternativen identisch mit Präferenzen über Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Der Raum der Alternativen besteht also aus der Menge aller Lotterien bzw. Wahrscheinlichkeitsverteilungen über Z.
Vgl. A. Mas-Colell et al.: Theory, 1995, S. 184.
Im Sinne der Meßtheorie, die sich mit der quantitativen Repräsentation qualitativer Relationen - wie z. B. Präferenzen - befaßt und die Bedingungen herausarbeitet, in denen derartige Repräsentationen existieren, stellen u und U Skalen bzw. Skalierungsvorschriften dar, da sie den betrachteten Konsequenzen und Alternativen Werte derart zuordnen, daß diese den Sachverhalt der qualitativen Relationen widerspiegeln. Vgl. z. B. French, S.: Theory, 1993, S. 325ff.
Vgl. z. B. Kahneman, D.; Tversky, A.: Prospect, 1979, S. 263; Frey, B. S.; Eichenberger, R.: Ökonomik, 1989, S. 81ff.; Weber, M.: Finanzierungstheorie, 1991, S. 311–327; J. W. Payne et al.: Research, 1992, S. 107; Weiber, R.: Marketing, 1993, S. 2; sowie die folgenden Ausführungen.
In der neoklassischen Mikroökonomie und der normativen Entscheidungstheorie werden diese Annahmen als Axiome bezeichnet. Diese Sichtweise liegt zum einen in der Meßtheorie begründet, in der derartige Konsistenzbedingungen an qualitative Relationen - z. B. Transitivität, Symmetrie - als Axiome bezeichnet werden - vgl. dazu z. B. French, S.: Theory, 1993, S. 326; Bortz, J.: Statistik, 1993, S. 19, und zum anderen daran, daß manche Ökonomen sie für fundamental halten - vgl. dazu z. B. Varian, H. R.: Intermediate, 1987, S. 35. Bei einer deskriptiven Nutzung und von einem deskriptiven Standpunkt aus besitzen sie jedoch lediglich den Status von Annahmen, da sie die Annahmen an das Verhalten der entscheidenden Individuen darstellen, die erfüllt sein müssen, damit das jeweils betrachtete Repräsentationstheorem — vgl. die Ausführungen im vorliegenden Abschnitt — eine geeignete Abbildung des Entscheidungsverhaltens ist. Als solche werden sie in der vorliegenden Arbeit auch bezeichnet.
Dabei sei bereits an dieser Stelle darauf hingewiesen, daß die im folgenden aufgeführten Verletzungen die SEU gleichermaßen treffen.
Vgl. Camerer, C.: Decision 1995, S. 617.
In der Literatur existieren unterschiedliche, das ursprüngliche von von Neumann und Morgenstern verfeinernde Annahmensysteme. Die meisten, wie auch das hier dargestellte, basieren auf dem System von Herstein und Milnor (1953); vgl. dazu Eisenführ, F.; Weber, M.: Entscheiden, 1999, S. 211. Die folgenden Ausführungen beruhen im wesentlichen auf Eisenführ, F.; Weber, M.: Entscheiden, 1999, S. 211–219; A. Mas-Colell et al.: Theory, 1995, S. 170–178; Kreps, D. M.: Theory, 1988, S. 32f. und S. 43–52.
Dazu zählen insbesondere z. B. die Annahmen der Risikoaversion, der konstanten absoluten Risikoaversion sowie die Beschränkung auf die Endvermögensbetrachtung bzw. Wohlfahrtsmaximierung. Vgl. die Ausführungen in den folgenden Abschnitten sowie Simon, H. A.: Rationality, 1986, S. S209.
Vgl. z. B. Eisenführ, F.; Weber, M.: Entscheiden, 1999, S. 100.
Wohingegen die ursprünglich von Bernoulli vorgeschlagene Nutzenfunktion, wie das Beispiel gezeigt hat, über Gewinne und Verluste von Lotterien definiert ist. Streng genommen müßte Gleichung (2.1) also U(W+p,)=E,u(W+z,)p,,,„ lauten mit W= Endvermögen. Vgl. z.B. Machina, M. J.: Choice, 1987, S. 123. Vgl. dazu jedoch auch die Ausführungen bei Simon, H. A.: Rationality, 1986, S. S210 und S. S213.
Vgl. dazu auch A. Mas-Colell et al.: Theory, 1995, S. 6.
In dem hier betrachteten Fall bestehen die Konsequenzen aus Lotterien.
Vgl. zu lexikographischen Präferenzen z. B. Varian, H. R.: Mikroökonomie, 1985, S. 119f.
Vgl. Schmidt, U.: Utility, 1998, S. 12. Aus A4 folgt also auch direkt die sogenannte Reduktionsannahme, die besagt, daß Individuen indifferent zwischen einstufigen Lotterien und den zweistufigen Lotterien sind, die bei Reduktion auf eine Stufe dieselbe Form wie die einstufige aufweisen. Vgl. Eisenführ, F.; Weber, M.: Entscheiden, 1999, S. 216.
Theoreme, die die Möglichkeit der Existenz einer numerischen Repräsentation qualitativer Relationen aufzeigen, stellen im Sinne der Meßtheorie sogenannte Repräsentationstheoreme dar. Vgl. z. B. French, S.: Theory, 1993, S. 327; Bortz, J.: Statistik, 1993, S. 19.
Vgl. z. B. A. Mas-Colell et al.: Theory, 1995, S. 47–49 und S. 175. Das gilt selbstverständlich nur für Nutzenfunktionen mit einem Argument (sogenannte uniattributive Nutzenfunktionen bzw. Entscheidungen mit eindimensionaler Zielstruktur). Vgl. zu zusätzlichen Annahmen, die für spezielle multiattributive Präferenzrepräsentationen gelten z. B. Eisenführ, F.; Weber, M.: Entscheiden, 1999, S. 117ff. und 271ff.; sowie die Monographie von Keeney, R. L.; Raiffa, H.: Decisions, 1976.
Es sei erwähnt, daß derartige additive Modelle, ob als multiattributive unter Sicherheit oder in der Erwartungsnutzenform, prinzipiell immer eine Art Unabhängigkeitsannahme benötigen. Vgl. Eisenführ, F.; Weber, M.: Entscheiden, 1999, S. 220. Es wird sich im folgenden jedoch zeigen, daß die spezielle Form der Unabhängigkeit in A4 keine sinnvolle Annahme an Präferenzen von Konsumenten darstellt.
Vgl. Allais, M.: Critique, 1953, S. 527–529.
Dieses Experiment ist inzwischen vielfach repliziert worden mit jeweils ähnlichen Befunden. Vgl. Camerer, C.: Decision, 1995, S. 622f. Kahneman und Tversky berichten z. B. relative Häufigkeiten von 82% bzw. 83% sowie 61% für dieses Verhaltensmuster. Vgl. Kahneman, D.; Tversky, A.: Prospect, 1979, S. 266; Schmidt, U.: Utility, 1998, S. 16.
Vgl. Camerer, C.: Decision, 1995, S. 617f.; Machina, M. J.: Choice, 1987, S. 125–127.
Diese spezielle Eigenschaft linearer Indifferenzkurven wird auch als Betweenness-Eigenschaft bezeichnet. Vgl. z. B. Schmidt, U.: Utility, S. 19f.; Eisenführ, F.; Weber, M.: Entscheiden, 1999, S. 219.
Derartige nichtparallele, sondern fächerförmige Indifferenzkurven haben den Begriff des Fanning out-Phänomens geprägt. Vgl. z. B. Machina, M. J.: Choice, 1987, S. 128–132.
Vgl. Allais, M.: Critique, 1953, S. 529–530; sowie darüber hinaus Machina, M. J.: Choice, 1987, S. 130; Kahneman, D.; Tversky, A.: Prospect, 1979, S. 265–267.
Vgl. Allais, M.: Critique, 1953, S. 529ff.; Machina, M. J.: Choice, 1987, S. 130ff.
Vgl. von Nitzsch, R.; Friedrich, C.: Entscheidungen, 1999, S. 59; Kahneman, D.; Tversky, A.: Prospect, 1979, S. 265; sowie zu weiteren Experimenten zum Certainty-Phänomen ebenda, S. 265–269.
Vgl. für weitere Experimente, die gegen eine lineare Gewichtung mit Wahrscheinlichkeiten sprechen, z. B. Kahneman, D.; Tversky, A.: Choices, 1984, S. 344–346.
Vgl. Prelec, D.: Function, 1998, S. 497.
Vgl. dazu und im folgenden z. B. Eisenführ, F.; Weber, M.: Entscheiden, 1999, S. 222ff.; A. MasColell et al.: Theory, 1995, S. 183ff.; Bamberg, G.; Coenenberg, A. G.: Entscheidungslehre, 1994, S. 74ff.; French, S.: Theory, 1993, S. 175–182.
EÇ.] bezeichnet dabei den Erwartungswertoperator. Strenggenommen gilt diese Definition zwar nur für eine monotone Bernoulli-Nutzenfunktion. Da diese jedoch über bewertetes Endvermögen definiert ist und Monotonie auch durch geeignetes Ordnen der Konsequenzen herbeigeführt werden kann — vgl. dazu z. B. Eliashberg, J.; Hauser, J. R.: Risk, 1985, S. 5, stellt eine derartige Annahme keine große Einschränkung der Allgemeinheit dar.
Dies läßt sich einfach zeigen und wird schon aus der Form des Erwartungsnutzenkriteriums deutlich. Vgl. für einen Beweis z. B. A. Mas-Colell et al.: Theory, 1995, S. 173f.
Oftmals wird darüber hinaus die sogenannte Wahrscheinlichkeitsprämie einer Lotterie betrachtet, um die die Wahrscheinlichkeiten einer Lotterie erhöht bzw. vermindert werden müssen, um Indiffe- renz zu einem sicheren Betrag herbeizuführen. Vgl. z. B. A. Mas-Colell et al.: Theory, 1995, S. 186.
Vgl. A. Mas-Colell et al.: Theory, 1995, S. 185 und 191; sowie die Ausführungen zum Modell von Chatterjee und Eliashberg in Kap. 111.2.2.
Vgl. zur Form und Lösung von Differentialgleichungen z. B. Chiang, A. C.: Methods, 1984, S. 470ff. und 502ff.
Vgl. dazu insbesondere die Ausführungen bei Kürsten, W.: Kardinalität, 1992, S.461 und S. 463–469.
An dieser Stelle muß darauf hingewiesen werden, daß, anders als in der Entscheidungstheorie üblich, die meisten Ökonomen jede Funktion, die Präferenzen repräsentieren, als Nutzenfunktion bezeichnen und dabei nur noch die Unterscheidung treffen, ob diese ordinal oder kardinal sind. Letzteres wird dabei an der Menge der zulässigen Transformationen festgemacht, bis auf die die betrachtete Funktion eindeutig bestimmt ist, und nicht, ob die zugrunde liegende Präferenz ein Präferenzstärken-oder Wertdifferenzurteil beinhaltet. Demgegenüber bezeichnen in der Entscheidungstheorie Nutzenfunktionen Nutzenrepräsentationen für Entscheidungen unter Unsicherheit und Wertfunktionen Nutzenrepräsentationen für Entscheidungen unter Sicherheit, die per definitionem Wertdifferenzurteile beinhalten. Dieser Terminologie wird auch in dieser Arbeit gefolgt. Eine Funktion ist dabei kardinal —jedoch nicht notwendigerweise kardinal messend —, wenn sie mathematisch mindestens Intervallskalenniveau aufweist, also bis auf positive affine Transformationen bestimmt ist. Vgl. z. B. French, S.: Theory, 1993, S. 330ff.; Eisenführ, F.; Weber, M.: Entscheiden, 1999, S. 99ff. und S. 211 ff.; sowie die Ausführungen in Fußnote 75 in diesem Kapitel.
Vgl. Bitz, M.: Risikoeinstellung, 1998, S. 916–932; Wakker, P.: Utility, 1994, S. 1–8; von Nitzsch, R.: Entscheidungslehre, 1996, S. 109–115; Bamberg, G.; Coenenberg, A. G.: Entscheidungslehre, 1994, S. 92–94; Dyckhoff, H.: Bernoulli-Prinzip, 1993, S. 139–146; Krelle, W.; unter Mitarbeit von Coenen, D.: Entscheidungstheorie, 1968, S. 80ff. und S.146ff.; Willhelm, J.: Höhenpräferenz, 1986, S. 467–492; Kürsten, W.: Kardinalität, 1992, S. 459–477; Bell, D. E.; Raiffa, H.: Intrinsic, 1988, S. 384–397; Dyer, J. S.; Sarin, R. K.: Aversion, 1982, S. 875–886. Die Diskussion nahm derartige Ausmaße an, daß die Schriftleitung der ZfB 1993 beschlossen hat, keine Beiträge zu dieser Thematik mehr zu veröffentlichen. Vgl. Dyckhoff, H.: Bernoulli-Prinzip, 1993, S. 139.
Vgl. A. Mas-Colell et al.: Theory, 1995, S. 185; Kahneman, D.; Tversky, A.: Prospect, 1979, S. 264; sowie die Angaben in Fußnote 63 in diesem Kapitel.
Vgl. dazu auch die Ausführungen zur Prospect Theorie in Kap. 11.2.3.2.1.
Diese Zerlegung wurde erstmals im deutschen Sprachraum von Krelle vorgeschlagen. Vgl. Krelle, W.; unter Mitarbeit von Coenen, D.: Entscheidungstheorie, 1968, S. 147ff.
Vgl. zum Begriff der Wertfunktion als Nutzenbewertung unter Sicherheit z. B. von Nitzsch, R.: Entscheidungslehre, 1996, S. 41–49; Eisenführ, F.; Weber, M.: Entscheiden, 1999, S. 99; French, S.: Theory, 1993, S. 330; Currim, I. S.; Sarin, R. K.: Evaluation, 1984, S. 545f.; Dyer, J. S.; Sarin, R. K.: Aversion, 1982, S. 75ff.; dieselben: Value, 1979, S. 812ff.; Keeney, R. L.; Raiffa, H.: Decisions, 1976, S. 68.
Vgl. Krelle, W.; unter Mitarbeit von Coenen, D.: Entscheidungstheorie, 1968, S. 147.
Vgl. dazu Siemer, S.: Erklärungsansatz, 1999, S. 89ff.; Simon, H. A.: Rationality, 1986, S. S211f.; Bettman, J. R.: Information, 1979, S. 1ff. und S. 139ff.
Vgl. Smidts, A.: Relationship, 1997, S. 357–370, insbesondere S. 362–368.
Vgl. dazu Wakker, P.: Utility, 1994, S. B.
Vgl. z. B. Schneeweiß, H.: Risiko, 1967, S. 52ff. und 113–164; von Nitzsch, R.: Entscheidungslehre, 1996, S. 115ff. Von besonderer Bedeutung sind dabei Funktionen, die an dem ErwartungswertVarianz-Kriterium (p,v-Kriterium) ansetzen. Vgl. dazu auch die Darstellung des State of the Art von Adoptionsmodellen in Kap. 111.2.
Vgl. dazu Tversky, A.; Kahneman, D.: Advances, 1992, S. 307–309; Tversky, A.; Wakker, P.: Weights, 1995, S. 1256; und die dort jeweils angegebene Literatur. Dieses Verhaltensmuster ist für eine große Bandbreite von Gewinnen und Verlusten jeweils beobachtet worden.
Vgl. Tversky, A.; Wakker, P.: Weights, 1995, S. 1255; von Nitzsch, R.; Friedrich, C.: Entscheidungen, 1999, S. 60.
Vgl. Kahneman, D.; Tversky, A.: Prospect, 1979, S. 268f. und S. 274.
Die Betrachtung von Gewinnen und Verlusten entspricht auch der am Anfang dargestellten ursprünglichen Formulierung von Bernoulli und wird z. B. schon 1952 von Markowitz vorgeschlagen. Vgl. Markowitz, H.: Wealth, 1952, S. 151–158.
Vgl. z. B. Camerer, C.: Decision, 1995, S. 625; Tversky, A.; Kahneman, D.: Aversion, 1991, S. 1040ff.; sowie Kahneman, D.; Tversky, A.: Choices, 1984, S. 342f.; McDaniels, T. L.: Reference, 1992, S. 187–200; Tversky, A.; Kahneman, D.: Framing, 1986, S. S256 - S260.
Vgl. Thaler, R.: Choice, 1985, S. 200ff.; sowie zur Psycho-Physik exemplarisch Stevens, S. S.: Psychophysics, 1975; Borg, I.; Staufenbiel, T.; Skalierung, 1992, S. 7ff.
Vgl. Thaler, R.: Theory, 1980, S. 43ff.; A. Herrmann et al.: Käufer, 1997, S. 5–14.
Vgl. Thaler, R.: Theory, 1980, S. 43ff.; Weber, M.: Besitztumseffekte, 1993, S. 479–488; D. Kahneman et al.: Coase, 1990, S. 1325–1348; Casey, J. T.: Disparities, 1995, S. 979–981; Nitzsch, R.: Entscheidungslehre, 1996, S. 158ff.; D. Kahneman et al.: Effect, 1991, S. 194–197; Purohit, D.: Accounting, 1995, S. 101–110.
Vgl. Samuelson, W.; Zeckhauser, R.: Status Quo, 1988, S. 7–59; D. Kahneman et al.: Effect, 1991, S. 197–199; von Nitzsch, R.; Friedrich, C.: Entscheidungen, 1999, S. 76.
Vgl. dazu und für Beispiele Thaler, R.: Theory, 1980, S. 47ff.; von Nitzsch, R.; Friedrich, C.: Entscheidungen, 1999, S. 47ff.
Vgl. Simon, H.: Rationality, 1986, S. S210.
Vgl. z. B. Tversky, A.; Kahneman, D.: Advances, 1992; S. 299; Kahneman, D.; Tversky, A.: Choices, 1984, S. 343ff.
Vgl. die Ausführungen in Kap. 11.2.3.2.1.1.
Vgl. z. B. Thaler, R. H.; Johnson, E. J.: Gambling, 1990, S. 643–660; Puto, C. P.: Framing, 1987, S. 301–315; Qualls, W. J.; Puto, C. P.: Framing, 1989, S. 179–192; Fischhoff, B.: Frames, 1983, S. 103–116; Tversky, A.; Kahneman, D.: Framing, 1986, S. S251 - S278.
Vgl. Kahneman, D.; Tversky, A.: Choices, 1984, S. 343f. und S. 346–348. Derartige Effekte sind vor allem auch in Hinsicht auf die Gestaltung experimenteller Designs von besonderer Bedeutung.
Vgl. Kahneman, D.; Tversky, A.: Choices, 1984, S. 343ff.
Vgl. von Nitzsch, R.; Friedrich, C.: Entscheidungen, 1999, S. 43–45. Weitere Experimente finden sich z. B. bei Kahneman, D.; Tversky, A.: Choices, 1984, S. 343ff.; oder Tversky, A.; Kahneman, D.: Framing, 1986, S. S254ff.
Vgl. für eine formale Definition und einen Beweis z. B. A. Mas-Colell et al.: Theory, 1995, S. 194ff.
Vgl. die Ausführungen in Kap. 11.2.2.2.2.5. Dort wurde ein inhaltliches Argument für Monotonie angeführt. Auf die Darstellung von Experimenten, die die Verletzung dieser Annahme dokumentieren, wird an dieser Stelle verzichtet. Vgl. z. B. Kahneman, D.; Tversky, A.: Choices, 1984, S. 346–348.
Vgl. zu einer umfassenden mathematischen Darstellung der Annahmen und Beweise der SEU sowie zu den folgenden Ausführungen Savage, L. J.: Foundations, 1954; A. Mas-Colell et al.: Theory, 1995, S. 199–207; Kreps, D. M.: Theory, 1988, S. 127–137.
Vgl. stellvertretend für die meisten Darstellungen z. B. A. Mas-Colell et al.: Theory, 1995, S. 204. Allerdings versteht Kreps darunter etwas anderes. Vgl. Kreps, D. M.: Theory, 1988, S. 131.
Individuen müßten also bei der Formulierung des Entscheidungsproblems unendlich viele Zustände berücksichtigen. Eine Alternative zu dieser unrealistischen Annahme besteht darin, die Klasse der zulässigen Präferenzen noch stärker einzuschränken, die jedoch entsprechend den Ausführungen zur EUT unter Risiko, siehe S. 39ff., bereits stark eingeschränkt ist. Eine weitere Möglichkeit bietet der Ansatz von Anscombe und Aumann, der allerdings darauf beruht, daß die Konsequenzen von Handlungen nicht deterministisch, sondern Lotterien sind. Da es in der Realität derartige Konstruktionen nicht gibt, handelt es sich bei dieser Formulierung eher um ein reines Gedankenexperiment. Vgl. Anscombe, F. J.; Aumann, R. J.: Definition, 1963, S. 199–205.
Vgl. dazu und im folgenden z. B. Camerer, C.; Weber, M.: Developments, 1992, S. 326ff. 710 Vgl. zu den Experimenten Ellsberg, D.: Ambiguity, 1961, S. 643–669.
Vgl. z. B. Hartung, J.: Statistik, 1998, S. 94; J. Bleymüller et al.: Statistik, 1994, S. 28; Bortz, J.: Statistik, 1993, S. 52.
Vgl. z. B. Einhorn, H. J.; Hogarth, R. M.: Ambiguity, 1986, S. S227 - S230 und S. S235ff.
Vgl. zu einer Darstellung empirischer Studien zu diesem Phänomen Camerer, C.; Weber, M.: Developments, 1992, S. 332–341. In dem Zusammenhang des Ellsberg Paradox wird auch von Source-Dependence gesprochen, da nicht nur das Ausmaß, sondern auch die Quelle der Unsicherheit einen Einfluß auf die Bewertung von Handlungsalternativen hat. Vgl. z. B. Tversky, A.; Wakker, P.: Weights, 1995, S. 1255.
Camerer, C.; Weber, M.: Developments, 1992, S. 326. 117 Camerer, C.: Decision, 1995, S. 645.
Das erste Experiment zeigt genaugenommen eine Verletzung des Sure Thing Principle’s bzw. einen Common-Consequence-Effekt auf, da es anscheinend für die Präferenzbildung nicht egal ist, daß die Handlungsalternativen in beiden Situationen eine gleiche gemeinsame Konsequenz besitzen. Vgl. Camerer, C.; Weber, M.: Developments, 1992, S. 328.
Das gleiche gilt entsprechend auch für den Ansatz von Anscombe und Aumann (vgl. Fußnote 108 in diesem Kapitel). Vgl. zu weiteren Experimenten, die im Widerspruch zu SEU stehen, z. B. Wu, G.; Gonzales, R.: Choice, 1999, S. 78–84.
Vgl. Camerer, C.: Decision, 1995, S. 674ff.; Weber, M.: Finanzierungstheorie, 1991, S. 316ff.; Thaler, R. H.: Economics, 1991, S. 189–195; Eichenberger, R.; Frey, B. S.: Beispiele, 1990, S. 272ff.
Vgl. z. B. Weber, M.; Camerer, C.: Risk, 1987, S. 129.
Vgl. z. B. Schmeidler, D.: Probability, 1989, S. 571–587; Kahn, B. E.; Sarin, R. K.: Ambiguity, 1988, S. 265–272; Viscusi, W. K.: Theory, 1989, S. 235–264; Hazen, G. B.: Weighted, 1987, S. 261–282; Loomes, G.; Sugden, R.: Regret, 1982, S. 805–824; sowie für eine Darstellung verschiedener Generalisationen der EUT z. B. Schmidt, U.: Utility, 1998, S. 19–67; Camerer, C.; Weber, M.: Developments, 1992, S. 325–370; Weber, M.; Camerer, C.: Risk, 1987, S. 129–151; Quiggin, J.: Generalized, 1993. Ein empirischer Vergleich verschiedener Generalisationen anhand experimenteller Daten findet sich bei Hey, J. D.; Orme, C.: Generalizations, 1994, S. 1291–1326.
Vgl. z. B. die Übersicht bei Machina, M. J.: Choice, 1987, S. 132.
vgl. z. B. Eisenführ, F.; Weber, M.: Entscheiden, 1999, S. 376; Salminen, P.; Wallenius, J.: Testing, 1993, S. 279f.; Kiophaus, R.: Theorie, 1997, S. 195.
Vgl. dazu und zu den folgenden Ausführungen Kahneman, D.; Tversky, A.: Prospect, 1979, S. 263–291, insbesondere S. 274–290; dieselben: Choices, 1984, S. 341–350, insbesondere S. 341–346; Eisenführ, F.; Weber, M.: Entscheiden, 1999, S. 376–381; von Nitzsch, R.: Entscheidungslehre, 1996, S.152–162; von Nitzsch, R.; Friedrich, C.: Entscheidungen; 1999, S. 40–61; von Nitzsch, R.: Prospect, 1998, S. 622–634.
Kahneman, D.; Tversky, A.: Prospect, 1979, S. 280.
Framing wird in der ursprünglichen Version noch als Editing bezeichnet. Vgl. Kahneman, D.; Tversky, A.: Prospect, 1979, S. 274; Tversky, A.; Kahneman, D.: Framing, 1986, S. S257; und dieselben: Advances, 1992, S. 299.
Kahneman, D.; Tversky, A.: Prospect, 1979, S. 274.
Vgl. dazu die Bemerkungen bei Eisenführ, F.; Weber, M.: Entscheiden, 1999, S. 378; Tversky, A.; Kahneman, D.: Framing, 1986, S. S273; und Currim, I. S.; Sarin, R. K.: Prospect, 1989, S. 26; sowie zu einzelnen Operationen z. B. Kahnemail, D.; Tversky, A.: Prospect, 1979, S. 274f.; Tversky, A.; Kahneman, D.: Framing, 1986, S. S254 - S275.
Wäre die Referenzpunktwahl ein stark kognitiv geprägter Prozeß, ließen sich die beobachteten Möglichkeiten zur Beeinflussung von Referenzpunkten schwerlich erklären. Vgl. z. B. von Nitzsch, R.: Prospect, 1998, S. 624–628.
Vgl. zur Modellierung von einfachen Prospects mit ausschließlich positiven oder negativen Konsequenzen Kahneman, D.; Tversky, A.: Prospect, 1979, S. 276.
Vgl. z. B. von Nitzsch, R.; Friedrich, C.: Entscheidungen, 1999, S. 95; Currim, I. S.; Sarin, R. K.: Prospect, 1989, S. 24ff.; sowie die Ausführungen in den Fußnoten 66 und 75 in diesem Kapitel.
Dieser Aspekt der Wertfunktion führt oftmals zu Mißverständnissen und Fehlinterpretationen, die vermutlich im Verhaftetsein in der traditionellen Definition von Risikoverhalten der EUT begründet liegen. Selbst Kahneman und Tversky lassen diesen Aspekt ihrer Wertfunktion gelegentlich außer Acht. Vgl. z. B. Kahneman, D.; Tversky, A.: Prospect, 1979, S. 285 und Tversky, A.; Kahneman, D.: Advances, 1992, S. 305ff.; sowie die Bemerkungen dazu von von Nitzsch, R.; Friedrich, C.: Entscheidungen, 1999, S. 111, Fußnote 1. Vgl. dazu auch die Ausführungen zur Entscheidungsgewichtefunktion im folgenden Abschnitt.
Vgl. Helson, H.: Adaptation, 1964; derselbe: Reference, 1947, S. 1 — 29; sowie die Angaben in Fußnote 91 dieses Kapitels.
Vgl. Kahneman, D.; Tversky, A.: Prospect, 1979, S. 278.
Vgl. zur Theorie der kognitiven Dissonanz Festinger, L.: Cognitive, 1962, S. 93ff.; und derselbe: Dissonance, 1957; sowie zu deren Verwendung zur Erklärung von Verlustaversion von Nitzsch, R.; Friedrich, C.: Entscheidungen, 1999, S. 64–78. Siehe ferner auch Akerlof, G. A.; Dickens, W. T.: Dissonance, 1982, S. 307–319.
Vgl. z. B. Bell, D. R.; Bucklin, R. E.: Role, 1999, S. 128–143; M. D. Johnson et al.: Price, 1999, S. 129–142; Herrmann, A.; Bauer, H. H.: Preisbündelung, 1996, S. 675–694; B. G. S. Hardie et al.: Choice, 1993, S. 378–394; M. U. Kalwani et al.: Brand, 1990, S. 251–262; Lattin, J. M.; Bucklin, R. E.: Reference, 1989, S. 299–310; Salminen, P.; Wallenius, J.: Testing, 1993, S. 279–294. Auch das Ergebnis steigender mittlerer Kaufabsicht mit zunehmender Preisbündelung — vgl. H. H. Bauer et al.: Wettbewerbsvorteile, 1996, S. 86f. — läßt sich z. B. mit der Prospect Theorie erklären. Vgl. zur Preisbündelung z. B. die Monographie von Wübker, G.: Preisbündelung, 1998; sowie die Ausführungen bei Dolan, R. G.; Simon, H.: Pricing, 1996, S. 222ff.
Vgl. Meyer, R.; Johnson, E. J.: Generalizations; 1995, S. G182.
Wakker und Tversky formulieren ein Annahmensystem für diese spezielle Form der Wertfunktion — vgl. Wakker, P.; Tversky, A.: Prospect, 1993, S. 164–165.
Vgl. Tversky, A.; Fox, C. R.: Weighing, 1995, S. 270.
Vgl. Tversky, A.; Wakker, P.: Weights, 1995, S. 1255; von Nitzsch, R.; Friedrich, C.: Entscheidungen, 1999, S. 95.
Vgl. z. B. Kahneman, D.; Tversky, A.: Prospect, 1979, S. 280; Tversky, A.; Kahneman, D.: Advances, 1992, S. 303.
Vgl. Hogarth, R. M.; Einhorn, H. J.: Venture, 1990, S. 781.
Vgl. Kahneman, D.; Tversky, A.: Prospect, 1979, S. 280.
Vgl. Tversky, A.; Kahneman, D.: Advances, 1992, S. 310–313 sowie Tversky, A.; Wakker, P.: Weights, 1995, S. 1257. In der ersten Darstellung des Grundmodells 1979 nehmen Kahneman und Tversky für diese Funktion noch einen über den gesamten Wahrscheinlichkeitsbereich konvexen Verlauf an. Vgl. Kahneman, D.; Tversky, A.: Prospect, 1979, S. 283. Diese Verlaufsform entspricht
Vgl. Kahneman, D.; Tversky, A.: Prospect, 1979, S. 281.
Vgl. Prelec, D.: Function, 1998, S. 497.
Dieses Argument findet sich —allerdings ohne Bezugnahme auf die EUT — auch bei Tversky, A.; Kahneman, D.: Advances, 1992, S. 289; vgl. des weiteren von Nitzsch, R.; Friedrich, C.: Entscheidungen, 1999, S. 58.
Vgl. z. B. Currim, I. S.; Sarin, R. K.: Prospect, 1989, S. 32; Hogarth, R. M.; Einhorn, H. J.: Venture, 1990, S. 790ff.; Tversky, A.; Kahneman, D.: Advances, 1992, S. 313; Tversky, A.; Fox, C. R.: Weighing, 1995, S. 269–283; sowie die Ausführungen in Kap. 11.2.3.2.2 sowie 111.2.3.2.4.3.
Vgl. ebenda. Hogarth und Einhorn zeigen z. B. anhand von Experimenten, daß bei Gewinnen der Bezugspunkt Eins und bei Verlusten der von Null dominiert, und entwickeln Entscheidungsgewichtefunktionen — in ihrer Terminologie Venture Functions — für Verluste, deren Fixpunkt oberhalb von p = 0.5 liegt, während der für Gewinne darunter liegt. Vgl. Hogarth, R. M.; Einhorn, H. J.: Venture, 1990, S. 784ff. In anderen Studien wiederum werden mehrheitlich Fixpunkte unterhalb von 0.5 sowohl für Gewinne als auch für Verluste berichtet. Vgl. z. B. Tversky, A.; Kahneman, D.: Advances, 1992, S. 309ff.; Prelec, D.: Function, 1998, S. 498 und S. 505f.; Camerer, C.: Decision, 1995, S. 620f.
Kahneman und Tversky verwenden zur Diskussion des Zusammenhangs zwischen Risikoeinstellung und Grundmodell der Prospect Theorie die klassische Definition für Risikoeinstellung und kommen so auch zu anderen Ergebnissen. Da die klassische Definition nur anwendbar auf Situationen ohne Höhenpräferenzen ist, die aber gerade in der Prospect Theorie explizit betrachtet werden, wird hier der Vorgehensweise von Kahneman und Tversky nicht gefolgt. Vgl. Kahneman, D.; Tversky, A.: Prospect, 1979, S. 285. Von Nitzsch und Friedrich starten zwar von einem dem hier vorgetragenen ähnlichen Ansatz, leiten aber den Zusammenhang von Risikoeinstellung und Entscheidungsgewichtefunktion nicht ab und machen keine Aussagen bezüglich der Risikoeinstellung gegenüber regulären Prospects, sondern ausschließlich getrennt für Gewinne und Verluste. Vgl. von Nitzsch, R.; Friedrich, C.: Entscheidungen, 1999, S. 96–102.
Vgl. z. B. Hogarth, R. M.; Einhorn, H. J.: Venture, 1990, S. 781ff. und S. 790ff.; Currim, I. S.; Sarin, R. K.: Prospect, 1989, S. 39.
Von Nitzsch, R.; Friedrich, C.: Entscheidungen, 1999, S. 96.
Vgl. dazu und zu den folgenden Ausführungen die erstmalige Darstellung der CPT bei Tversky, A.; Kahneman, D.: Advances, 1992, S. 297–323; sowie die Ausführungen bei Wakker, P.; Tversky, A.: Prospect, 1993, S. 157–176; und Tversky, A.; Wakker, P.: Weights, 1995; S. 1255–1280.
Eine solche Formulierung wäre allerdings auch schon für das Grundmodell möglich gewesen, wie die weiteren Ausführungen zeigen werden.
Vgl. Kahneman, D.; Tversky, A.: Prospect, 1979, S. 275. Ein Nachweis für die Verletzung Stochastischer Dominanz durch die Klasse der Non EUT-Ansätze, die einzelne Wahrscheinlichkeiten nichtlinear transformieren, findet sich z. B. bei Schmidt, U.: Utility, 1998, S. 35f.
Vgl. die Ausführungen in Kap. 11.2.3.2.2.2 sowie die Bemerkungen bei Tversky, A.; Kahneman, D.: Advances, 1992, S. 302.
Vgl. Eisenführ, F.; Weber, M.: Entscheiden, 1999, S. 381–388; Wakker, P.; Tversky, A.: Prospect, 1993, S. 154–156 und S. 157f.; Schmeidler, D.: Probability, 1989, S. 571–587, insbesondere S. 574ff.
Vgl. Eisenführ, F.; Weber, M.: Entscheiden, 1999, S. 381; Schmidt, U.: Utility, 1998, S. 34f.; Tversky, A.; Kahneman, D.: Advances, 1992, S. 298.
Vgl. dazu Tversky, A.; Kahneman, D.: Advances, 1992, S. 300f.; Tversky, A.; Fox, C. R.: Weighing, 1995, S. 270. Numerische Beispiele zu rangplatzabhängigen Entscheidungsgewichten finden sich z. B. ebenda, S. 301; sowie bei Eisenführ, F.; Weber, M.: Entscheiden, 1999, S. 382. Experimente zu rangplatzabhängigen Entscheidungsgewichten führen z. B. Wakker et al. durch. Vgl. P. Wakker et al.: Independence, 1994, S. 201–223.
Vgl. Tversky, A.; Fox, C. R.: Weighing, 1995, S. 269–283, insbesondere S. 281f.; Tversky, A.; Wakker, P.: Weights, 1995, 5.1273f.
Tversky und Fox bezeichnen diese Eigenschaft als Bounded Subadditivity. Vgl. Tversky, A.; Fox, C. R.: Weighing, 1995, S. 270f.; sowie Tversky, A.; Wakker, P.: Weights, 1995, S. 1255.
Vgl. Tversky, A.; Fox, C. R.: Weighing, 1995, S. 281f.; Tversky, A.; Wakker, P.: Weights, 1995, S.1273f.
Vgl. Heath, C.; Tversky, A.: Competence, 1991, S. 5–28.
Dieser Effekt wird als Source Dependence bezeichnet und führt dazu, daß die Gewichtungsfunktion für Verluste reduziert und die für Gewinne erhöht wird. Vgl. Tversky, A.; Wakker, P.: Weights, 1995, S. 1271.
Vgl. Fox, C. R.; Tversky, A.: Belief-Based, 1998, S. 879ff.; Heath, C.; Tversky, A.: Competence, 1991, S. 5.
Fox und Tversky zeigen, daß dies möglich ist, wenn Wahrscheinlichkeitsurteile der Support Theorie genügen, die experimentell sehr gut abgesichert ist. Vgl. Fox, C. R.; Tversky, A.: Belief-Based, 1998, S. 879–895, insbesondere S. 880–882; Wu, G.; Gonzales, R.: Choice, 1999, S. 74–85, insbesondere S. 74–78. Vgl. zur Support Theorie Tversky, A.; Koehler, D. J.: Support, 1994, S. 547–567, insbesondere S. 548–551; sowie Rottenstreich, Y.; Tversky, A.: Theory, 1997, S. 406–415. Die Support Theorie wurde entwickelt, um Inkonsistenzen von Individuen bei Wahrscheinlichkeitsschätzungen zu berücksichtigen. Vgl. ebenda; sowie Eisenführ, F.; Weber, M.: Entscheiden, 1999, S. 363.
Vgl. Kahneman, D.; Tversky, A.: Prospect, 1979, S. 288; Schmidt, U.: Utility, 1998, S. 35.
Vgl. ausführlich dazu P. Wakker et al.: Independence, 1994, S. 195–230; Hey, J. D.; Orme, C.: Generalizations, 1994, S. 1291–1326; sowie den Befund bei Tversky, A.; Kahneman, D.: Advances, 1992, S. 312.
Vgl. zu den Phänomenen und Experimenten die Ausführungen in Kap. 11.2.2.2.2, S. 39ff. Triangel-Diagramme zu Indifferenzkurven der Prospect Theorie, die nichtlinear sind und Fanning out (und Fanning in) aufweisen, finden sich z. B. bei Tversky, A.; Kahneman, D.: Advances, 1992, S. 323f.
Vgl. von Nitzsch, R.; Friedrich, C.: Entscheidungen, 1999, S. 60; sowie für Studien, die eine Übergewichtung kleiner Wahrscheinlichkeiten berichten, die Angaben bei Schmidt, U.: Utility, 1998, S. 34.
Vgl. Klophaus, R.: Marktausbreitung, 1995, S. 92.
Vgl. Currim, I. S.; Sarin, R. K.: Prospect, 1989, S. 22–41, insbesondere S. 38f.
Prospect Theorie degeneriert zur EUT, falls 7r(p) = p, und zur RDEU bzw. CEU, falls z. B. für reguläre Prospects w-(p)=1— w’ (1—p) bzw. W-(E)=1—W’ (s — E) gilt. Vgl. Tversky, A.; Wakker, P.: Weights, 1995, S. 1259. Zusätzlich muß allerdings angenommen werden, daß die Wertfunktion der Prospect Theorie eine Bernoulli-Nutzenfunktion ist. Diese Annahme ist jedoch inhaltlich nicht mit der Prospect Theorie vereinbar und somit die Prospect Theorie im strengen Sinne keine Generalisierung der EUT. Vgl. Schmidt, U.: Utility, 1998, S. 36.
Vgl. dazu Kahneman, D.; Tversky, A.: Prospect, 1979, S. 289f.; Tversky, A.; Kahneman, D.: Advances, 1992, S. 317–321; Wakker, P.; Tversky, A.: Prospect, 1993, S. 157–159; Tversky, A.; Wakker, P.: Weights, 1995, S. 1259ff., Prelec, D.: Function, 1998, S. 499–504 und S. 514–526. Generell beinhalten die dort vorgestellten Annahmesysteme Transitivität, Vollständigkeit, Stetigkeit und abgeschwächte Formen der Unabhängigkeitsannahme, wobei die ersten drei Annahmen im Kontext referenzpunktbezogener Entscheidungssituationen automatisch an Restriktivität verlieren.
Vgl. z. B. von Nitzsch, R.: Entscheidungslehre, 1998, S. 122; sowie die Ausführungen in Kap. 11.2.2.
Vgl. zum Konzept und zur Parametrisierung eindimensionaler Nutzenfunktionen Keeney, R. L.; Raiffa, H.: Decisions, 1976, S. 131–218; sowie für diesen speziellen Fall ebenda, S. 167; des weiteren vgl. Bamberg, G.; Coenenberg, A. G.: Entscheidungslehre, 1994, S. 66–98, insbesondere S. 83.
Vgl. Schneeweiß, H.: Risiko, 1967, S. 129–160, insbesondere S. 149ff.; sowie Keeney, R. L.; Raiffa, H.: Decisions, 1976, S. 145f. und S. 161ff.
Vgl. zu den Standardverfahren der Ermittlung von Bernoullinutzen und Bernoulli-Nutzenfunktionen z. B. von Nitzsch, R.: Entscheidungslehre, 1998, S. 103–123; Eisenführ, F.; Weber, M.: Entscheiden, 1999, S. 227–239.
Vgl. z. B. Currim, I. S.; Sarin, R. K.: Prospect, 1989, S. 39.
Eine Ausnahme ist Prelec, der verschiedene Entscheidungsgewichtefunktionen vorschlägt und axiomatisch untersucht. Vgl. Prelec, D.: Function, 1998, S. 497–527; sowie die Ausführungen im übernächsten Abschnitt.
Vgl. Tversky, A.; Kahneman, D.: Advances, 1992, S. 309.
Vgl. Tversky, A.; Kahneman, D.: Advances, 1992, S. 311.
Vgl. z. B. die Untersuchungen bei Tversky, A.; Kahneman, D.: Advances, 1992, S. 311; dieselben: Aversion, 1991, S. 1053; sowie die diesbezüglichen Angaben bei von Nitzsch, R.: Prospect, 1998, S. 629.
Diese Parametrisierung verwenden z. B. Currim und Sarin in ihrer empirischen Studie zur Prospect Theorie und schlägt auch von Nitzsch vor. Vgl. Currim, I. S.; Sarin, R. K.: Prospect, 1989, S. 30; von Nitzsch, R.: Prospect, 1998, S. 629f.
Vgl. Tversky, A.; Kahneman, D.: Advances, 1992, S. 309. Ähnliche Parametrisierungen mit zusätzlichen Parametern bei ansonsten vergleichbarer Form finden sich z. B. bei Tversky, A.; Fox, C. R.: Weighing, 1995, S. 279–281; und Tversky, A.; Wakker, P.: Weights, 1995, S. 1257.
Vgl. Tversky, A.; Kahneman, D.: Advances, 1992, S. 312.
Vgl. Tversky, A.; Kahneman, D.: Advances, 1992, S. 309ff.
Vgl. Prelec, D.: Function, 1998, S. 499 und S. 503f.
Vgl. dazu die Übersicht bei Prelec, D.: Function, 1998, S. 506.
Vgl. Prelec, D.: Function, 1998, S. 503. Diese Parametrisierung findet sich auch in neueren Arbeiten zu Entscheidungsgewichtefunktionen. Vgl. z. B. Fox, C. R.; Tversky, A.: Belief-Based, 1998, S. 880.
Tversky, A.; Kahneman, D.: Advances, 1992, S. 317.
Vgl. z. B. Edwards, W.: Information, 1982, S. 358f.
Vgl. für anschauliche Darstellungen des Theorems von Bayes Eisenführ, F.; Weber, M.: Entscheiden, 1999, S. 169–175; Hammann, P.; Erichson, B.: Marktforschung, 1994, S. 54–55; Green, P. E.; Tull, D. S.: Research, 1978, S. 34–39; sowie Sabel, H.: Entscheidungsmodelle, 1971, S. 247–261; und für eine statistisch und entscheidungstheoretisch formale Darstellung des Theorems sowie Bayesianischen Updating Berger, J. O.: Theory, 1985, S. 118–286; Raiffa, H.; Schlaifer, R.: Theory, 1970, S. 3–27.
Vgl. für eine Formulierung von Aposteriori-Wahrscheinlichkeiten unter Verwendung stetiger Verteilungen statt der hier betrachteten diskreten z. B. Berger, J. O.: Theory, 1985, S. 126ff.
Der Unterschied zwischen einer Probability und einer Likelihood besteht insbesondere darin, daß Likelihoods sich im Gegensatz zu Wahrscheinlichkeiten nicht zu eins aufaddieren. Vgl. z. B. Bortz, J.: Statistik, 1993, S. 97; H.-J. Andreß et al.: Analyse, 1997, S. 41. Im beschriebenen Fall bedeutet das also, daß die Summe E, P (Al E,) nicht eins ist.
Vgl. z. B. Bleymüller et al.: Statistik, 1994, S. 37.
Vgl. zu Zufallsexperimenten und zur Inferenzstatistik z. B. Bleymüller et al.: Statistik, 1994, S. 39ff. und S. 71 ff.
Vgl. z. B. Berger, J. O.: Theory, 1985, S. 130fí.; sowie Raiffa, H.; Schlaifer, R.: Theory, 1970, S. 43–76.
Vgl. Berger, J. O.: Theory, 1985, S. 132; Raiffa, H.; Schlaffer, R.: Theory, 1970, S. 49.
Vgl. ebenda; sowie die Ausführungen in Kap. 111.2.1.
Vgl. z. B. DeGroot, M. H.: Decisions, 1970, S. 167.
Die Normalverteilungsannahmen und die Annahme einer bekannten Stichprobenvarianz sind, wie oben erwähnt, notwendig, um die Aposteriori-Verteilung in geschlossener Form zu erhalten. Vgl. Berger, J. O.: Theory, 1985, S. 130–132; sowie zur Herleitung der Parameter DeGroot, M. H.: Decisions, 1970, S. 167.
Vgl. z. B. die Ausführungen bei Camerer, C.: Decision, 1995, S. 587–703; van Raaij, W. F.: Expectations, 1991, S. 406; Dawes, R. M.: Choice, 1988; Viscusi, W. K.: Bayesian, 1985, S. 381–385; derselbe: Biases, 1985, S. 59–62; Edwards, W.: Information, 1982, S. 359–369; Eisenführ, F.; Weber, M.: Entscheiden, 1999, S. 177; Tversky, A.; Kahneman, D.: Biases, 1982, S. 4ff.; dieselben: Belief, 1982, S. 23f.; dieselben: Base rates, 1982, S. 153–160; Kahneman, D.; Tversky, A.: Prediction, 1982, S. 49–57; Eddy, D. M.: Probabilistic, 1982, S. 251–259.
Yadav, M. S.: Anchoring, 1994, S. 342f.; Tversky; A.; Kahneman, D.: Biases, 1982, S. 14–18.
Vgl. Eisenführ, F.; Weber, M.: Entscheiden, 1999, S. 176.
Vgl. z. B. Bar-Hillel, M.: Studies, 1982, S. 69–83; Tversky, A.; Kahneman, D.: Representativeness, 1982, S. 84–98.
Das Theorem von Bayes — vgl. Gleichung (2.11) oder die Gleichungen (2.12) und (2.13) — enthält über die statistischen hinaus keine individuellen Parameter.
Vgl. dazu auch Klophaus, R.: Marktausbreitung, 1995, S. 100.
Vgl. zu dem Problem nichtadditiver Wahrscheinlichkeiten und der Verwendung des Bayesianischen Ansatzes für die Abbildungen von Entscheidungen unter Unsicherheit Gilboa, L; Schmeidler, D.: Updating, 1991, S. 1–6. Dort zeigen sie auch Wege auf, wie Bayesianisches Updating ohne Additivität von Wahrscheinlichkeiten vorstellbar ist. Vgl. ebenda, S. 6–22.
Vgl. z. B. Berger, J. O.: Theory, 1985, S. 34; Kleiter, G. D.: Bayes, 1980, S. 115.
Vgl. z. B. Klophaus, R.: Marktausbreitung, 1995, S. 110.
Vgl. zu Anchoring-and-Adjustment-Strategien und deren empirischer Relevanz z. B. Rotten-streich, Y.; Tversky, A.: Theory, 1997, S. 411f.; Kristensen, H.; Gärling, T.: Anchor, 1997, S. 86ff.; Yadav, M. S.: Anchoring, 1994, S. 342ff.; Kahneman, D.: Anchors, 1992, S. 307ff.; van Raaij, W. F.: Expectations, 1991, S. 411; Einhorn, H. J.; Hogarth, R. M.: Ambiguity, 1986, S. S230ff.; dieselben: Inference, 1985, S. 436ff.; Tversky, A.; Kahneman, D.: Biases, 1982, S. 3–20.
Vgl. Herrmann, A.; Seilheimer, C.: Erklärungsansätze, 2000, S. 17; Johnson et al.: Adaptive, 1995, S. 696.
Vgl. zu Informationsverarbeitungsprozessen z. B. Siemer, S.: Erklärungsansatz, 1999, S. 4f.
Vgl. z. B. Hovland, C. I.; Pritzker, H. A.: Opinion, 1957, S. 257–261.
Vgl. Nerlove, M.: Expectations, 1958, S. 227–240.
Vgl. dazu Hauser, J. R.; Urban, G. L.: Value, 1986, S. 447.
Vgl. Simon, H. A.: Rationality, 1986, S. S209.
Der Mechanismus der Referenzpunktverschiebung findet seinen Ursprung in einem Ansatz von Hoch und Loewenstein sowie Strahilevitz und Loewenstein, die den in Kap. 111.2.2.2.2.7 beschriebenen Endowment-Effekt durch Referenzpunktverschiebung in Verbindung mit der Adaptation Level Theorie erklären. Dabei ist allerdings darauf hinzuweisen, daß die Autoren den Mechanismus nur in Ansätzen skizzieren und formalisieren. Vgl. dazu Hoch, S. J.; Loewenstein, G. F.: Preferences, 1991, S. 492–507, insbesondere S. 494f., sowie Strahilevitz, M. A.; Loewenstein, G.: History, 1998, S. 276–289, insbesondere S. 277.
Ein Beispiel im Kontext des Autokaufs und der Wirkung eines „Probewochenendes“ findet sich bei von Nitzsch, R.: Prospect, 1998, S. 626ff.
Vgl. zu unterschiedlichen Validitätsarten z. B. Schmidt, R.: Konzeptfindung, 1996, S. 108ff.; Schweikl, H.: Präferenzanalyse, 1985, S. 70–72.
Vgl. zur Präferenzanalyse als Mittel marktorientierter Unternehmensführung z. B. Bäcker, F.: Präferenzforschung, 1986, S. 543–574.
Vgl. z. B. Hahn, C.: Conjoint, 1997, S. 7–11; Gutsche, J.: Produktpräferenzanalyse, 1995, S. 19f.; Brockhoff, K.: Produktpolitik, 1993, S. 16f.; Bäcker, F.: Marketing, 1987, S. 186 und S. 191; Wind, Y.: J.: Product, 1982, S. 79f.; Lutz, R. J.; Bettman, J. R.: Models, 1977, S. 137. Damit ist noch keine Aussage bezüglich Beschaffenheit und Inhalt dieser Eigenschaften getroffen. Vgl. dazu und zu einer Diskussion von verschiedenen Eigenschaftskonzepten z. B. Perry, J.: Marktsegmentierung, 1998, S. 41ff. Vgl. für eine Diskussion der Ermittlung sogenannter „Determinant Attributes“ z. B. Alpert, M. I.: Identification, 1971, S. 184–191. Ursprünglich geht die eigenschaftsbezogene Sichtweise von Produkten auf Lancaster zurück. Vgl. Lancaster, K. J.: Theory, 1966, S. 132–157. Geeignete Eigenschaften lassen sich insbesondere auch über Means End Analysen ermitteln. Vgl. dazu z. B. Gutman, J.: Means-End, 1981, S. 116–121; derselbe: Means-End, 1982, S. 60–72; B. Walker et al.: Exploring, 1987, S. 17–21; Zeithaml, V. A.: Means-End, 1988, S. 2–22; R. Pieters et al.: Means-end, 1995, S. 227–244; T. J. Reynolds et al.: Means-end, 1995, S. 257266; Herrmann, A.: Means end, 1996; derselbe: Produktmanagement, 1998, S. 31ff. und 135ff.; F. Huber et al.: Gestaltung, 1998, S. 25–36. Eine Diskussion verschiedener möglicher Ziele (ends) findet sich z. B. bei Jolibert, A.; Baumgartner, G.: Values, 1998, S. 153–167.
In der Entscheidungstheorie werden derartige Fragestellungen als Entscheidungen bei mehreren Zielen unter Sicherheit bezeichnet. Vgl. z. B. Eisenführ, F.; Weber, M.: Entscheiden, 1999, S. 115ff.
Vgl. z. B. Gutsche, J.: Produktpräferenzanalyse, 1995, S. 81f.; Corstjens, M. L.; Gautschi, D. A.: Tests, 1983, S. 1393.
Vgl. zu unterschiedlichen Teilwertfunktionen und Verknüpfungsfunktionen z. B. A. Gustafsson et al.: Conjoint, 2000, S. 10ff.; Gutsche, J.: Produktpräferenzanalyse, 1995, S. 82–88; Thomas, L.: Einfluß, 1983, S. 226ff.
Vgl. z. B. Schweikl, H.: Präferenzanalyse, 1985, S. 32–41; Voeth, M.: Nutzenmessung, 2000, S. 27ff.
Auf diese Art und Weise verfahren z. B. auch die verhaltenswissenschaftlichen multiattributiven Einstellungsmodelle, die v, als Ausdruck der globalen Einstellung gegenüber einem Produkt interpretieren. Vgl. zum Begriff der Einstellung und zu multiattributiven Einstellungsmodellen z. B. Schmidt, R.: Konzeptfindung, 1996, S. 57–86.
Vgl. z. B. Hahn, C.: Conjoint, 1997, S. 41f. Zu diesen Verfahren gehören allgemein die Multidimensionale Skalierung, spezielle Varianten der Discrete Choice Analyse sowie die klassische Conjoint Analyse. Vgl. zur Multidimensionalen Skalierung z. B. Bijmolt, T. H. A.; Wedel, M.: Scaling, 1999, S. 277–285; Carroll, J. D.; Green, P. E.: Scaling, 1997, S. 193–204; vgl. zur Discrete Choice Analyse z. B. McFadden, D.: Logit, 1974, S. 105–142; derselbe: Choice, 1986, S. 275–297; BenAkiva, M.; Lerman, S. R.: Choice, 1989, insbesondere S. 43ff.; sowie zur Discrete Choice Analyse im dekompositionellen Kontext z. B. Louviere, J. J.; Hensher, D. A.: Discrete, 1983, S. 348–361; Louviere, J. J.; Woodworth, G.: Choice, 1983, S. 350–367; Meckes, R.: Logit, 1998, S. 117ff.; R. Hujer et al.: Preisfindung, 1996, S. 219–232; Zwerina, K.: Choice, 1997; sowie zur klassischen Conjoint Analyse die nachfolgenden Ausführungen.
In der Forschungspraxis werden sechs Eigenschaften als Grenze rein dekompositionell handhabbarer Untersuchungsdesigns angesehen. Vgl. z. B. Sattler, H.; Hensel-Börner, S.: Customized, 2000, S. 706; Green, P. E.; Srinivasan, V.: Conjoint, 1990, S. 8f.
Dazu zählt z. B. die Adaptive Conjoint Analyse (ACA). Vgl. zur ACA Johnson, R. M.: Conjoint, 1987, S. 253–265; P. E. Green et al.: Conjoint, 1991, S. 215–225.
Vgl. z. B. Sattler, H.; Hensel-Börner, S.: Customized, 2000, S. 716–723; Srinivasan, V.; Park, C. S.: Robustness, 1997, S. 286–291; dieselben: Self-Explicated, 1995; J. Huber et al.: Effectiveness, 1993, S. 105–114; T. Elrod et al.: Comparison, 1992, S. 368–377; Agarwal, M. K.; Green, P. E.: Conjoint, 1991, S. 141–146; P. E. Green et al.: Conjoint, 1991, S. 215–225; Srinivasan, V.: Self-Explication; 1988, S. 295–305; Agarwal, M. K.: Comparison, 1988; sowie die Berichte auf der Website von Sawtooth: http://www.sawtoothsoftware.com (15.01.2001).
Vgl. für einen Überblick der klassischen sowie neuerer Ansätze der Conjoint Analyse die Übersicht bei Carroll, J. D.; Green, P. E.: Methods, 1995, S. 386; sowie folgende neuere Ansätze, die in dieser Übersicht nicht enthalten sind, Sattler, H.; Hensel-Börner, S.: Customized, 2000, S. 705–727, insbesondere S. 708–713; Hahn, C.: Conjoint, 1997, S. 201 ff. — ein Überblick zu diesem Ansatz findet sich bei Voeth, M.; Hahn, C.: Limit, 1998, S. 119–132 —; des weiteren sind zu nennen Köcher, W.: MaiK, 1997, S. 141–152; Voeth, M.: Nutzenmessung, 2000, S. 77ff.
Vgl. Luce, R. D.; Tukey, J. W.: New, 1964, S. 1–27.
Vgl. Green, P. E.; Rao, V. R.: Conjoint, 1971, S. 355–363. Vgl. zum Zusammenhang zwischen der grundlegenden Arbeit von Luce und Tukey zum Conjoint Measurement und der bei Green und Rao betrachteten Conjoint Analyse die Bemerkungen bei J. Wind et al.: Methods, 1991, S. 522.
Vgl. dazu und zu einem historischen Überblick Voeth M.: Deutschland, 1999, S. 153–176; sowie bezüglich rein kommerzieller Anwendungen D. R. Wittink et al.: Europe, 1994, S. 41–52; Wittink, D. R.; Cattin, P.: Update, 1989, S. 91–96; Cattin, P.; Wittink, D. R.: Commercial, 1982, S. 44–53.
Siehe dazu einführend z. B. Green, P. E.; Krieger, A. M.: Conjoint, 1993, S. 467–515; sowie die im folgenden angegebenen Literaturhinweise.
Vgl. K. Bachhaus et al.: Analysemethoden, 2000, S. 564–626. 278 Vgl. Mengen, A.; Simon, H.: Conjoint, 1996, S. 229–234.
Vgl. Schmidt, R.: Konzeptfindung, 1996, S. 191–250; Gutsche, J.: Produktpräferenzanalyse, 1995, S. 77–102; Schweikl, H.: Präferenzanalyse, 1985, S. 21–90.
Vgl. Thomas, L.: Conjoint, 1979, S. 199–211.
Vgl. zu Untersuchungen, die multiattributive Wertfunktionen der Prospect Theorie in realen sowie im experimentellen Kontext jedoch nicht dekompositionell verwenden, z. B. A. Hermann et al.: Kundenzufriedenheitsurteile, 1998, S. 1225–1244; B. G. S. Hardie et al.: Choice, 1993, S. 378–394; M. U. Kalwani et al.: Brand, 1990, S. 251–262.
Vgl. z. B. Schweikl, H.: Präferenzanalyse, 1985, S. 134–136.
Vgl. zu einer Definition der beiden Validitätsarten die Hinweise in Fußnote 260 in diesem Kapitel sowie zur Validität im Zusammenhang mit Conjoint Analysen L. Müller-Hagedorn et al.: Validität, 1993, S. 126.; Teichert, T.: Validität, 1994, S. 61 Off.
Vgl. z. B. Aust, E.: Conjointanalyse, 1996, S. 175ff.; Green, P. E.; Nelsen, K.: Study, 1989, S. 347ff.
Durch die Wahl gleicher Anzahl von Ausprägungsstufen pro Merkmal werden Erhebungsdesign-Effekte minimiert. Vgl. dazu Perrey, J.: Erhebungsdesign-Effekte, 1996, S. 107ff., insbesondere S. 113.
Aust betrachtet z. B. beide Merkmale simultan. Vgl. Aust, E.: Conjointanalyse, 1996, S. 175.
Vgl. z. B. K. Bachhaus et al.: Analysemethoden, 2000, S. 571–573; sowie für eine Diskussion der Validität der Vollprofilmethode im Vergleich zum Trade-off-Ansatz L. Müller-Hagedorn et al.: Validität, 1993, S. 123–148.
Vgl. Addelman, S.: Orthogonal, 1962, S. 21–46; derselbe: Plans, 1962, S. 47–58.
Vgl. Green, P. E.: Review, 1984, S. 166.
Die 16 hypothetischen Produktprofile des Schätz-Sets sowie die acht des Hold Out-Sets sind in Anhang 2 aufgeführt.
Vgl. zu unterschiedlichen Methoden zur Erhebung von Globalurteile im Rahmen von Conjoint Experimenten z. B. Hahn, C.: Conjoint, 1997, S. 67–69; Schmidt, R.: Konzeptfindung, 1996, S. 148–156; Aust, E.: Conjointanalyse, 1996, S. 61f.; Schweikl, H.: Präferenzanalyse, 1985, S. 54–59.
Vgl. Schmidt, R.: Konzeptfindung, 1996, S. 44–48.
Vgl. z. B. Gutsche, J.: Produktpräferenzanalyse, 1995, S. 87f.; Schweikl, H.: Präferenzanalyse, 1985, S. 44. Vgl. für eine Methodologie sowie Testverfahren zur Überprüfung der Verknüpfungsfunktion Corstjens, M. L.; Gautschi, D. A.: Test, 1983, S. 1293–1413. Nichtkompensatorische Conjoint-Modelle, die in der Praxis eine untergeordnete Rolle spielen, werden hier nicht betrachtet. Vgl. dazu Hahn, C.: Conjoint, 1997, S. 49.
Vgl. zu einer Darstellung und Diskussion dieser unterschiedlichen traditionellen Parametrisierungsmöglichkeiten z. B. Gutsche, J.: Produktpräferenzanalyse, 1995, S. 82–85.
Vgl. z. B. Gutsche, J.: Produktpräferenzanalyse, 1995, S. 84.
Vgl. für einen Überblick über alternative Schätzverfahren und zu deren Beurteilung z. B. Schmidt, R.: Konzeptfindung, 1996, S. 197–204; Schubert, B.: Entwicklung, 1991, S. 229–232; Schweikl, H.: Präferenzanalyse, 1985, S. 59–65. Vgl. zur Ähnlichkeit der Lösungen metrischer und nicht metrischer Schätzverfahren z. B. Musiol, G.; Sladkowski, A.: Lösungsansätze, 1999, S. 332.
Oftmals wird auch der Produkt-Moment-Korrelationskoeffizient verwendet. Da hier jedoch die Parameter aller Modelle regressionsanalytisch geschätzt werden, bietet sich R2 als Prüfmaß an.
Vgl. zu diesen allgemein üblichen Prüfkriterien z. B. Aust, E.: Conjointanalyse, 1996, S. 173; Schweikl, H.: Präferenzanalyse, 1985, S. 70.
Vgl. zum adjustierten Bestimmtheitsmaß zur Berücksichtigung der Anzahl der zu schätzenden Parameter z. B. Green, W. H.: Econometric, 2000, S. 240.
Vgl. zur Verwendung dieser Testverfahren im Rahmen von Conjoint Analysen z. B. Aust, E.: Conjointanalyse, 1996, S. 180f.; Schweikl, H.: Präferenzanalyse, 1985, S. 170ff. Da sich die Verteilungen der adjustierten Determinationskoeffizienten als nicht symmetrisch erweisen — vgl. Tabelle 14— wird auf die zusätzliche Durchführung eines Wilcoxon-Vorzeichenrangtests (Mann-Whitney Test), der diese Annahme an die betrachteten Verteilungen stellt, verzichtet. Vgl. dazu Aust, E.: Conjointanalyse, 1996, S. 180f. Eine Darstellung der Testverfahren findet sich z. B. bei Hartung, J.: Statistik, 1998, S. 234ff. und S. 513ff.; sowie Norusis, M. J.: Base, 1993, S. 377ff. und S. 381 ff.
Vgl. z. B. Aust, E.: Conjointanalyse, 1996, S. 179.
Vgl. z. B. Aust, E.: Conjointanalyse, 1996, S. 173.
Vgl. z. B. Herrmann, A.; Seilheimer, C.: Erklärungsansätze, 2000, S. 1.
Vgl. dazu die Angaben in Fußnote 306 in diesem Kapitel sowie Sattler, H.; Hensel-Börner, S.: Customized, 2000, S. 715.
Vgl. Z. B. Aust, E.: Conjointanalyse, 1996, S. 179.
Vgl. z. B. Kroeber-Riel, W.; Weinberg, P.: Konsumentenverhalten, 1996, S. 435ff.; Kirchler, E.: Psychologie, 1994, S. 264ff.
Vgl. z. B. Kroeber-Riel, W.; Weinberg, P.: Konsumentenverhalten, 1996, S. 453; Meffert, H.: Käuferverhalten, 1992, S. 86ff., insbesondere S. 89.
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Felten, C. (2001). Modelltheoretische Grundlagen. In: Adoption und Diffusion von Innovationen. Gabler Edition Wissenschaft. Deutscher Universitätsverlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-322-93416-1_2
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