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Determinanten der individuellen Ubergangswahrscheinlichkeit

  • Reiner P. Hellbrück
Part of the Wirtschaftswissenschaftliche Beiträge book series (WIRTSCH.BEITR., volume 78)

Zusammenfassung

Dreh- und Angelpunkt eines Marktprozesses müssen Informationsprozesse sein. Es wird hier argumentiert, daß Informationsprozesse mit Hilfe individueller Übergangswahrscheinlichkeiten abgebildet werden können. Von welchen Faktoren hängen individuelle Übergangswahrscheinlichkeiten ab? Wo liegen die Grenzen dieses Konzeptes? Diese Fragen stehen in diesem Kapitel im Mittelpunkt des Interesses.

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Literatur

  1. 1.
    Diese Definition wurde in Anlehnung an Bower und Hilgard (1983, S. 31) gewählt.Google Scholar
  2. 2.
    Zu den Begriffen hohe bzw. geringe kognitive Beteiligung siehe Fußnote 3 in Kapitel 3.Google Scholar
  3. 3.
    Vgl. Bower, Hilgard (1983, S. 80ff). Skinner spricht in diesem Zusammenhang von einer Konditionierung des Antwortverhaltens. Diese Art der Konditionierung heißt bei ihm „Typ S“ (vgl. Bower und Hilgard (1983, S. 100f, S. 250)).Google Scholar
  4. 4.
    Vgl. Kroeber-Riel (1980, S. 106). Im übrigen weist er immer wieder darauf hin, daß sich solch komplexe Phänomene wie Lernen nicht monokausal, d.h. durch eine einzige Lerntheorie, erklären lassen.Google Scholar
  5. 6.
    Implizit wird damit gleichzeitig vorausgesetzt, daß Kaufabsichten stets verwirklicht werden können. Da die Unternehmen keine vollkommene Information über die Kaufabsichten der Kunden haben, werden Güter auf Lager gehalten. Die Existenz von Lagern sind somit Ausdruck einer unvollkommenen Koordination (siehe Day (1987, S. 50)).Google Scholar
  6. 8.
    Siehe hierzu auch die Ausführungen Herrnsteins (1989) zu dem Verhältnis von Darwinismus und Behaviorismus. Herrnstein (1989) betont, daß die Ansicht, die Welt sei von Gott willentlich geplant und die beste aller Welten, durch den Darwinismus erschüttert wurde. Eine ganz ähnliche Umwelzung zeichne sich bezüglich des Menschbildes ab. Der Mensch plant nicht willentlich und sucht die beste aller möglichen Handlungsalternativen aus, sondern er melioriert. Das Ergebnis der Melioration muß nicht das (lokale) Optimum sein.Google Scholar
  7. 9.
    Auf der Angebotsseite wird die gleiche Theorie in der Wirtschaftstheorie ebenfalls häufig angewendet, ohne explizit darauf hinzuweisen (vgl. z.B. Dosi (1984, S. 91)). Wird der Gewinn als Belohnung und der Verlust als Bestrafung angesehen und wird die Verhaltensprämisse gesetzt, daß Unternehmen verstärkt jene Handlungsalternative wählen, die bisher den höchsten Gewinn erbrachte, so haben wir eine spezielle Version der Thorndikeschen Verbindungslehre vor uns.Google Scholar
  8. 10.
    Diese Feststellung läuft nicht automatisch optimierendem Verhalten überhaupt zuwider. Allerdings gründet sich hier „optimierendes“ Verhalten auf einem gänzlich anderen Konzept als dies in der Neoklassik üblich ist. So stellen Bower und Hilgard (1983, S. 49) fest: „...Damit räumte Thorndike ein, daß voreilige Fixierung von Verhalten für eine optimale Anpassung hinderlich sein könnte.“Google Scholar
  9. 11.
    Die Wahl der Ausdrücke erfolgte in enger Anlehnung an Bower und Hilgard (1983, 1984). Die Ausdrücke Reiz und Stimulus besitzen hier die gleiche Bedeutung.Google Scholar
  10. 12.
    Witt (1987, S. 177, vgl. auch S. 113) spricht von „Differenzierungseffekt“. Bei ihm scheint jedoch im Gegensatz zu hier die kognitive Komponente mehr im Vordergrund zu stehen.Google Scholar
  11. 14.
    „Es ist eine Grundüberzeugung dieses Ansatzes, daß komplexes Verhalten (... Reflexion, Denken, Problemlösen) bei geeigneter Analyse als komplexes Wechselspiel elementarer Konzepte und Prinzipien erklärt werden können.“ Bower und Hilgard (1983, S. 247). Vgl. auch Witt (1987, S. 120–124).Google Scholar
  12. 15.
    Zu einer Kritik der behavioristischen Theorien aus kognitivistischer Sicht; vgl. Bower und Hilgard (1984, S. 218–227).Google Scholar
  13. 15a.
    Zu einer Kritik aus ökonomischer Sicht vgl. Witt (1987, S. 125f).Google Scholar
  14. 16.
    Insbesondere im Hinblick auf Neues dürften zudem die Präferenzen unvollkommen definiert sein (siehe auch Day (1987, S. 51).Google Scholar
  15. 17.
    Sauermann und Selten (1962) bemerken, daß ihre Theorie auch die Einfügung neuer Handlungsalternativen erlaubt, allerdings ohne dies auch wirklich zu illustrieren.Google Scholar
  16. 18.
    Smallwood und Conlisk (1979, S. 3ff) interpretieren ihre „break down- Wahrscheinlichkeit“ als „dissatisfaction probability“. Suchhandlungen, die durch ein Problem verursacht wurde, werden mit Hilfe des Wahrscheinlichkeitskonzepts abgebildet. Es bleibt jedoch offen, wann eine bestimmte Reaktion als nicht mehr zufriedenstellend angesehen wird (siehe Smallwood und Conlisk (1979, S. 4)): „... dissatisfaction might result from a variety of causes.“ „The case for adaptive consumer modelling (im Gegensatz zur Abbildung von Unternehmerverhalten, R.H.) is stronger, since consumers are less able to bear the cost of computing optima and since inefficient consumers will not be driven out of existence.“ (Smallwood und Conlisk (1979, S. 3))Google Scholar
  17. 19.
    Die von Heiner (1988) angegebenen Wahrscheinllichkeiten können als individuelle Übergangswahrscheinlichkeiten interpretiert werden.Google Scholar
  18. 20.
    Andersson (1987) redet demgegenüber einem „Mikro-Modell der Kreativität“ das Wort. Es bleibt bei ihm jedoch völlig offen was man unter dem Term „stock of knowledge“ zu verstehen hat.Google Scholar
  19. 21.
    Vgl. auch die Ausführungen von Scholl (1991) über „evolutionäre Rationalität“ in evolutorischen Prozessen. Die von Scholl (1991) aufgeführten Arten „evolutorischer Wissensproduktion“ lassen sich ohne Schwierigkeiten in diese zwei Kategorien einordenen.Google Scholar
  20. 22.
    Von dem Fall, daß hierdurch der Nutzen eines Gutes direkt betroffen wäre wird hier abgesehen.Google Scholar
  21. 23.
    Metcalfe (1991) unterscheidet zwischen Marktselektion und Gruppenselektion. Seine Klassifizierung ist vermutlich darauf zurückzuführen, daß er bei der Modellierung von Selektionsprozessen an Populationen anknüpft. Dagegen wird hier eine Modellierung auf der Grundlage des methodologischen Individualismus angestrebt.Google Scholar
  22. 24.
    Für einen Ökonomen sind natürlich auch Regelmäßigkeiten innerhalb von Organisationen von Interesse. Bei Vorliegen von Screening Off kann eine Analyse jedoch vereinfacht werden, ohne die Analyse unsachgemäß zu vereinfachen. Screening Off kann zur Rechtfertigung von Partialanalysen herangezogen werden.Google Scholar

Copyright information

© Physica-Verlag Heidelberg 1993

Authors and Affiliations

  • Reiner P. Hellbrück
    • 1
  1. 1.Freiburg/Br.Deutschland

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