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Einsatz dynamischer Modelle für die Bewertung der Zukunftsperspektiven von Unternehmen

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Auszug

Eine eindeutige Systemabgrenzung oder auch eine eindeutige Festlegung des besten Aggregationsgrads kann bei sozialen Systemen nicht getroffen werden (vgl. Kap. 4.1.6.1). Es ist daher weder sinnvoll noch möglich, eine eindeutige Abgrenzung des zu betrachtenden Systems bei der Einschätzung der wirtschaftlichen Zukunftsperspektiven von Unternehmen vorzugeben. Vielmehr soll in diesem Abschnitt geklärt werden, welche Faktoren mindestens in das Modell aufgenommen werden sollten und in welchen Bereichen besondere Schwierigkeiten bei der Modellierung zu erwarten sind.

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Literatur

  1. Vgl. Sterman (2000), S. 862

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  2. Vgl. hierzu auch Popovic (2004), S. 243f, der einen ähnlichen Ansatz zur Ermittlung des Periodenumsatzes wählt.

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  3. Vgl. Engel / Blackwell / Miniard (1995), S. 338ff

    Google Scholar 

  4. Auch diese werden von Engel et al. eingangs genannt, ohne daß diesbezüglich allerdings eine nähere Erläuterung erfolgt, vgl. Engel / Blackwell / Miniard (1995), S. 338. Grundsätzlich erscheint es jedoch offensichtlich, daß Anwender schrittweise Informationen über die für sie wahrnehmbaren tatsächlichen Produkteigenschaften sammeln.

    Google Scholar 

  5. Vgl. Shapiro / Varian (1999), S. 136f

    Google Scholar 

  6. Vgl. Shapiro / Varian (1999), S. 145

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  7. Vgl. beispielsweise für eine umfassende Darstellung der Generierung und Diffusion von Wissen in Organisationen sowie der Integration des Wissens verschiedener Personen und Objekte Bouncken (2001), S. 123ff

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  8. Vgl. hierzu Landwehr (1988), S. 55f sowie S. 143

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  9. Internet Handelshäuser, die sehr günstige Einführungsangebote als Vertriebsmittel nutzen-wie beispielsweise Amazon (vgl. Liebowitz (2002), S. 43)-sind hier als eine wichtige Ausnahme anzuführen, bei denen Einführungsangebote als echte Kosten aufzufassen sind.

    Google Scholar 

  10. Bei einigen Unternehmen der New Economy stellte das Zinsergebnis aufgrund der extrem hohen Zugänge liquider Mittel aus dem Börsengang einen signifikanten positiven Ergebnisbeitrag dar. Ya?hoo! ist hierfür speziell in den Jahren 1998 und 1999 ein sehr deutliches Beispiel (vgl. Yahoo! Inc. (1998), S. 24; Yahoo! Inc. (1999), S. 35; Yahoo! Inc. (2000), S. F-18), das sich in dieser Form allerdings schwerlich bald wiederholen dürfte.

    Google Scholar 

  11. Vgl. Forrester (1973). S. 118

    Google Scholar 

  12. Vgl. für einen Überlick über mögliche Kommunikationsmaßnahmen Schweiger / Schrattenecker (2001), S. 101 ff

    Google Scholar 

  13. Vgl. Kroeber-Riel / Esch (2000), S. 31ff; Rogge (1996), S. 49; Schmalen (1985), S. 15ff

    Google Scholar 

  14. Vgl. Kroeber-Riel / Esch (2000), S. 47ff; Meffert (1998), S. 705ff

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  15. Vgl. Rogge (1996), S. 133ff; Schmalen (1985), S. 42

    Google Scholar 

  16. Vgl. Behrens (1976), S. 11ff; Esser (1995), S. 149ff; Hermanns (1979), S. 216ff; Jaspert (1963), S. 31ff; Rode (1994), S. 12ff sowie 36ff

    Google Scholar 

  17. Vgl. Behrens (1978), S. 104

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  18. Vgl. Meffert (1998), S. 789ff

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  19. Vgl. Schmalen (1985), S. 73ff

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  20. Vgl. zu beiden Aspekten Wilkens (1994), S. 41f

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  21. Vgl. für eine Übersicht über dynamische Ansätze Behrens (1978), S. 106

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  22. Vgl. Meffert (1998), S. 682

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  23. So war in den 70er Jahren das Postsparen zwar bekannt, jedoch hatte die Post ein negatives Image, vgl. Kroeber-Riel / Esch (2000), S. 43.

    Google Scholar 

  24. Vgl. Trommsdorff (2002), S. 159

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  25. Vgl. Kroeber-Riel / Weinberg (2003), S. 364

    Google Scholar 

  26. Vgl. Zielske (1959), S. 240, wo die Annahme eines exponentiellen Rückgangs der Erinnerung lediglich dem idealtypischen Funktionsverlauf zu entnehmen ist sowie Zielske / Henry (1980), S. 8f, wo auch eine entsprechende Formalisierung stattfindet. Das Datenmaterial aus der erstgenannten Untersuchung von Zielske wurde von Simon reanalysiert, wobei ein besonderer Fokus auf dem möglichen Vorteil lag, der durch eine weiter gestaffelte Anordnung von Werbemaßnahmen gegenüber einer einmaligen massierten Anwendung von Werbung zu erzielen ist. Während Simon diesbezüglich einen wesentlich deutlicheren Vorteil einer zeitlich gestreckten Werbung als Zielske feststellt, wird die Annahme einer exponentiell abklingenden Erinnerung von Werbung durch Simon nicht problematisiert, vgl. Simon (1979), S. 416ff. Diese Annahme wird allerdings auch aus dem Resultat bezüglich der zeitlich massierten Werbung, an die sich eine längere Phase des Vergessens anschließt, sehr deutlich, vgl. Simon (1979), S. 417f.

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  27. Vgl. Meffert (1998), S. 823

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  28. Vgl. Johnson Brown / Reingen (1987), S. 350; Feick / Price (1987), S. 83

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  29. Vgl. Arndt (1967), S. 292ff; Scherrer (1975), S. 37

    Google Scholar 

  30. Vgl. Kahle (2002), S. 12

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  31. Vgl. Bayón / v. Wangenheim (2002), S. 3. Vgl. außerdem die kritischen Äußerungen von Scherrer zum Forschungsstand bezüglich Mund-zu-Mund-Propaganda, die allerdings schon fast 30 Jahre zu?rückliegen (Scherrer (1975), S. 15).

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  32. Vgl. Anderson (1998), zitiert in Bayón / v. Wangenheim (2002), S. 3 sowie Bayón / v. Wangenheim (2002), S. 4 und 9. Bayón und v. Wangenheim betrachten allerdings nur positive Mund-zu-Mund-Propaganda explizit.

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  33. Vgl. Bayón / v. Wangenheim (2002), S. 4. Es ist hier allerdings wieder darauf hinzuweisen, daß Bayön und v. Wangenheim in expliziter Form nur positive Mund-zu-Mund-Propaganda betrachten. Die Übertragung ihrer Überlegungen auf negative Mund-zu-Mund-Propaganda erscheint allerdings problemlos möglich: Die Wahrscheinlichkeit, daß negative Äußerungen über ein Produkt getätigt werden, steigt voraussichtlich mit zunehmender Unzufriedenheit.

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  34. Vgl. Bayón / v. Wangenheim (2002), S. 4

    Google Scholar 

  35. Vgl. Bruhn (1985), S. 562; Churchill / Suprenant (1982), S. 491f; Stauss / Seidel (1998), S. 40ff

    Google Scholar 

  36. Vgl. Churchill / Suprenant (1982), S. 491f; Homburg / Rudolph (1997), S. 38; Stauss / Seidel (1998), S. 40

    Google Scholar 

  37. Vgl. Homburg / Rudolph (1997), S. 49

    Google Scholar 

  38. Grafik gem. Homburg / Rudolph (1997), S. 49

    Google Scholar 

  39. Vgl. Scherrer (1975), S. 40

    Google Scholar 

  40. Vgl. Schmalen (1979), S. 40ff sowie S. 54ff

    Google Scholar 

  41. Vgl. Meffert (1998), S.816f

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  42. Vgl. Sterman (2000), S. 328

    Google Scholar 

  43. Vgl. Forrester (1973), S. 118

    Google Scholar 

  44. Der Begriff „Regelung“ wird an dieser Stelle im Sinne der Regelungstechnik ganz bewußt im Gegensatz zum Begriff „Steuerung“ verwandt. In der Regelungstechnik wird unter einer Regelung ein geschlossener Wirkungskreislauf verstanden, während eine Steuerung einen offenen Wirkungskreislauf ohne Rückkontrolle, d.h. ohne Rückkopplung zwischen zu steuernder Größe und dem Steuerungselement, bezeichnet, vgl. Cremer (1988), S. 1 ff.

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  45. Vgl. Kuß / Tomczak (2000), S. 10f. Anzumerken ist bezüglich der Definition von Käuferverhalten, daß der Begriff „Konsumentenverhalten“ teilweise synonym, teilweise jedoch insofern unterschiedlich verwandt wird, als Konsumtenverhalten von bestimmten Autoren lediglich auf die „Letztverbraucher“ bezogen wird, so beispielsweise bei Kroeber-Riel / Weinberg (2003), S. 3.

    Google Scholar 

  46. Vgl. Kuß / Tomczak (2000), S. 4f

    Google Scholar 

  47. Vgl. Kuß / Tomczak (2000), S. 5

    Google Scholar 

  48. Vgl. Bänsch (1998), S. 1; Herrmann (1992), S. 2; Kuß / Tomczak (2000), S. 18; Hartmann (2003), S. V (Geleitwort von Prof. Sattler)

    Google Scholar 

  49. Vgl. Kuß / Tomczak (2000), S. 18f

    Google Scholar 

  50. Vgl. Herrmann (1992), S. 3; Kuß / Tomczak (2000), S. 10

    Google Scholar 

  51. Vgl. Decker / Gaul (1989), S. 389f

    Google Scholar 

  52. Vgl. Bänsch (1998), S. 5f; Decker (1994), S. 29f. Teilweise werden Simulationsmodelle als eine dritte Modellform genannt, vgl. Decker (1994), S. 29f; Topritzhofer (1974), S. 44ff. Als Abgrenzungskriteri?um wird dabei genannt, daß Simulationsmodelle Elemente beider anderen Modellformen vereinigen würden, vgl. Topritzhofer (1974), S. 44. Diese ergänzende Unterteilung erscheint allerdings nicht zwingend erforderlich.

    Google Scholar 

  53. Vgl. Kroeber-Riel / Weinberg (2003), S. 49ff

    Google Scholar 

  54. Vgl. Bänsch (1998), S. 11

    Google Scholar 

  55. Vgl. Decker (1994), S. 29

    Google Scholar 

  56. Vgl. Kuß / Tomczak (2000), S. 20

    Google Scholar 

  57. Vgl. Kuß / Tomczak (2000), S. 108

    Google Scholar 

  58. Vgl. hierzu auch die Anmerkungen von Sterman zur diskreten oder kontinuierlichen Abbildung von Flußgrößen, Sterman (2000), S. 208.

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  59. Vgl. Sterman (2000), S. 547ff

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  60. Vgl. Homer (1996), S. 3; Sterman (2000), S. 87f

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  61. Die Bildung von Szenarios gehört auch zu den Verfahren, die in der Literatur für die Untersuchung der Auswirkungen von Parameteränderungen genannt werden, vgl. Sterman (2000), S. 885. Im Zusammenhang mit der Festlegung plausibler Wertespannen im Rahmen der Szenario-Analyse erscheint der Hinweis interessant, daß teilweise in der Literatur zwischen einer Sensitivitätsanalyse und einer Unsicherheitsanalyse unterschieden wird. Hierbei bezieht sich die Sensitivitätsanalyse auf wesentliche Parameteränderungen und die Unsicherheitsanalyse auf kleinere Variationen der Parameter aufgrund von Unsicherheiten, vgl. Kleijnen (1994), S. 322. Nach dieser Unterscheidung wäre die Festlegung der plausiblen Wertespannen eines Parameters in einem Szenario als Sensitivitäts-analyse aufzufassen, während eine nachfolgende ergänzende Variation der entsprechenden Parameter im Rahmen der jeweiligen plausiblen Wertespannen eine Unsicherheits analyse darstellen würde. Da eine derartige Unterscheidung allerdings kaum eindeutig zu treffen ist, soll hierauf nicht weiter eingegangen werden.

    Google Scholar 

  62. Vgl. hierzu auch Heuberger / Janssen (1994), S. 363, wo zur Untersuchung der Sensitivität von Modellen bezüglich Strukturänderungen eine vergleichende Studie möglicher alternativer Modell-strukturen vorschlagen wird.

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  63. Vgl. Jansen / Rossing / Daamen (1994), S. 336; Janssen (1994), S. 344. Hinsichtlich der Beurteilung des jeweiligen „Unsicherheitsbeitrags“ merken Jansen, Rossing und Daamen an, daß es in der Regel nicht „den“ Unsicherheitsbeitrag eines Parameters gibt, da der jeweilige Unsicherheitsbeitrag meistens von den Werten der anderen Parameter abhängt, vgl. Jansen / Rossing / Daamen (1994), S. 336. Ergänzend ist bezüglich des Unsicherheitsbeitrags eines Parameters anzumerken, daß dieser strenggenommen nicht nur auf die Gesamtvarianz der Modellergebnisse hinsichtlich Parameteränderungen-bei konstanter Modellstruktur-bezogen werden sollte, sondern auf die Gesamtvarianz der Modellergebnisse einschließlich Varianz aufgrund von Änderungen der Struktur. Das ohnehin schon schwer zu operationalisierende Kriterium „Unsicherheitsbeitrag“ würde allerdings hierdurch nochmals bei weitem schwererfaßbar werden, so daß die Angabe des entsprechenden Beitrags eines Parameters zur Gesamtvarianz eines Modells vermutlich wenig sinnvoll wäre.

    Google Scholar 

  64. Vgl. Sterman (2000), S. 884. Es ist diesbezüglich anzumerken, daß es sich hierbei um ein Problem handelt, das zumindest mittelfristig auch durch die Verbesserung von Computern nicht wesentlich verbessert werden kann. Wird beispielsweise m=20 gesetzt (20 Werte pro Parameter, die zu testen sind), so würde eine Verzwanzigfachung der Rechenleistung, die gemäß Moores Gesetz alle sechseinhalb Jahre zu erwarten ist (Verdoppelung der Rechenleistung alle 18 Monate), lediglich die Aufnahme eines weiteren Parameters erlauben.

    Google Scholar 

  65. Vgl. als ein exemplarisches Beispiel Miller, der von deutlichen Unterschieden zwischen der isolierten und der kombinierten Variation verschiedener Faktoren im W0RLD3 Modell berichtet, Miller (1998), S. 828.

    Google Scholar 

  66. Vgl. Sterman (2000), S. 884

    Google Scholar 

  67. Vgl. Kleijnen (1994), S. 329

    Google Scholar 

  68. Vgl. Bettonvil / Kleijnen (1994), S. 4ff

    Google Scholar 

  69. Vgl. Miller (1998), S. 820 und S. 822ff

    Google Scholar 

  70. Vgl. Miller (1998), S. 826ff

    Google Scholar 

  71. Vgl. Bettonvil / Kleijnen (1994), S. 3

    Google Scholar 

  72. Die Generierung „echter“ Zufallszahlen, d.h. tatsächlich vollständig voneinander statistisch unabhängiger „Ziehungen“ von Zufallszahlen ist praktisch nicht möglich, so daß jeweils immer nur eine möglichst gute Annäherung an den Idealzustand erfolgen kann, vgl. Kohlas (1972), S. 17.

    Google Scholar 

  73. Bezüglich einer Beschreibung, wie auf Basis von Zufallszahlen im Intervall {0,1} sowie einer bestimmten Wahrscheinlichkeitsverteilung Parameterwerte zu ermitteln sind, siehe beispielsweise Kohlas (1972), S. 10–76.

    Google Scholar 

  74. Vgl. Wyss / Jorgensen (1998), S. 3

    Google Scholar 

  75. Vgl. Wyss / Jorgensen (1998), S. 3; McKay (1992), S. 561

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  76. Ford schlägt beispielsweise vor, bei Auftreten derartiger Abhängigkeiten das Modell um die jeweiligen Zusammenhänge zu erweitern, vgl. Ford (1990), S. 588. Eine andere Möglichkeit würde in der Verwendung spezieller Sampling-Methoden wie beispielsweise der Taguchi-Methode liegen, vgl. Clemson / Tang / Pyne / Unal (1995), S. 34. Auch das Latin Hypercube Sampling kann für die Berücksichtigung von Abhängigkeiten angepaßt werden, vgl. McKay (1992), S. 561.

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  77. Zum Vorgehen bei der Bestimmung einer Nutzenfunktion auf Basis von Interviews vgl. beispielhaft Keeney / Raiffa (1993), S. 273ff

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  78. Es ist in diesem Zusammenhang zu erwähnen, daß es einige aufwendigere Definitionen des Residualwerts gibt, die z.B. gleichmäßig steigende Rückflüsse etc. berücksichtigen, vgl. beispielhaft Hayn (1998), S. 250; Wipfli (2001), S. 129. Die hinter diesen Definitionen stehenden Prämissen sind jedoch letztlich kaum glaubwürdiger als die Annahme einer vollständig gleichbleibenden Rückflußent-wicklung.

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  79. Vgl. Popovic (2004), S. 243ff, der der Betrachtung der Kundenbasis speziell bei Unternehmen der New Economy ein besonderes Gewicht beimißt.

    Google Scholar 

  80. Für die Aufstellung dynamischer Modelle wird in der Literatur ein Zeitraum von zwei Jahren und mehr als durchaus normal angesehen, vgl. Homer (1996), S. 4ff

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  81. Vgl. Krause (1986), S. 20

    Google Scholar 

  82. Vgl. Krause (1986), S. 20f

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(2006). Einsatz dynamischer Modelle für die Bewertung der Zukunftsperspektiven von Unternehmen. In: Bewertung von Unternehmen der New Economy. DUV. https://doi.org/10.1007/978-3-8350-9267-9_5

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