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WisoII (Fach) / Betriebsplanung (Lektion)

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• 148. Welche Annahmen gelten für die Präferenzrelation ? Entscheider sind Nutzenmaximierer Nutzen ist eine abstrakte Größe die den Grad der Bedürfnisbefriediung erfasst dass vollständige und transitive Präferenzordnung gilt
• 149. Wie wird der Gesamtnutzen einer Alternative ermittelt? es müssen erst die Teilnutzenwerte definiert werden durch Bestimmung der Höhenpräferenz (=beschreibt den Teilnutzen bezüglic des jeweils betrachteten Ziels in Form einer Nutzenfunktion)
• 149. was ist eine Nutzenfunktion? wann ist sie ordinal? und kardinal? = mathematische Abbildung die einem Ergebnis (e) bezüglich einer Zielgröße einen reelen Nutzenwert u(e) zuordnet ordinal, wenn die Nutzwerte der Ergebnisse in eine Rangfolge gebracht werden können, dazu muss eventuell die Stärke der Präferenz ermittelt werden (vollständig und transitiv) aus der Präferenzordnung der Übergänge (von schlechterem zu besserem Ergebniss) lässt sich eine messbare (=kardinale) Nutzenfunktion ableiten
• 150. Worüber liefern Prognosen Informationen? Wann können Prognosen falsch sein? über zukünftige Umweltzustände, Wirkungszusammenhänge und potentielle Ergebnisse können falsch sein, wenn>Hypothese über Sachverhalte nicht ausreichend oder veraltet sind>empirische Daten ungenau oder fehlerhaft sind>unvorhersehbare Ereignisse eintreten>methodische Fehler bei der Erstellung gemacht werden>wesentliche Zusammenhänge übersehen werden
• 151. Arten von Prognosen und Reichweite (Dauer) Umweltprognosen (Entwicklungsprognosen) Wirkungsprognosen Ergebnisprognosen Prognosen über zukünftige Handlungsalternativen Prognosen über zukünftige Ziele  Reichweite:>kurzfristig (bis zu 1 Jahr)>mittelfristig (bis zu 3 Jahre)>langfrisitg (länger als 3 Jahre)
• 152. Welche Verfahren zur Prognosenerstellung gibt es? Quantitative Verfahren:mit statistischen und mathematischen Methoden. Rationale, bedingte, logische VorhersagenzB Zeitreihenanalysen Expertengestüzte Verfahren: subjektive EinschätzungenzB Vorhersage von Wissenschaftlern über technologische Entwicklungen Simulationsverfahren:spielen Umweltentwicklungen/Wirkungen durchzB. Sensitivitätsanalyse
• 153. Wie wird die Prognosenmethode gewählt? prüfen der grundsätzlichen Eignung der Methode ermitteln der gewünschten Prognosengenauigkeit ökonomische Überlegungen (Kosten etc)
• 154. Welche Hauptprobleme gibt es bei Prognosen? Vergangenheitsorientierte Daten Strukturbrüche
• 155. Welche Teilaufgaben der Prognose gibt es? Prognose von Parametern Generierung von Szenarien
• 156. Was ist bei der Prognose von Parametern ((a) sichere, (b) unsichere) zu beachten? (a) bei sicheren Parametern ist lediglich eine reine Datenerhebung notwendig (b) bei unsicheren Parametern hängt sie Art der Prognose wesentlich von der Datengrundlage (Stichprobe; Zeitreihe) und der gewünschten Abbidung der Unsicherheit ab
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• 157. Wovon ist die Generierung von Szenarien abhängig und welche Möglichkeiten zur Abbildung der Unsicherheit gibt es? Wie werden Umweltentwicklungen modelliert? abhängig von Vorgabe der Parameterprognose unsicherheiten können folgendermaßen abgebildet werden:>Betrachtung von nur einem Szenario>Entscheidung unter Risiko>Entscheidung unter Ungewissheit Modellierung über Szenariobaum 
• 158. Welche empirische Verteilungsfunktionen gibt es (Lage- und Streuungsmaß) und welche theoretischen Verteilungen? Lagemaß: Mittelwert; Streuungsmaß: Varianz (und Standardabweichung als Quadratwurzel der Varianz) Theoretische Verteilungen: Ermittlung des Verteilungstyps (Normalverteilung?) Schätzung der Parameter, so dass bestmögliche Approximaton Bewertung der Güte der Approximation
• 159. Welche zeitreihenbasierte Prognosemethoden gibt es? autoprojektive Verfahren (=zukünftige Entwicklungen einer Zeitreihe leiten sich rein aus Vergangenheitswerten ab) Zerlegung der Zeitreihe in Komponenten (Trend T, Zyklus C, Saison S, Restkomponente R) Prognosewerte durch Extrapolation (mittels Regressionsanalyse: m(t) = α* ß *t) Regressionsrechnung (geht davon aus dass der Zeitreihe ein linearer Trend zugrunde liegt) y = m(t) + u Methode der kleinsten Quadrate (geht davon aus dass die zufälligen Abweichungen (u = y - m(t) ) möglichst klein sein sollten damit hohes Bestimmungsmaß R2)
• 160. Was ist Szenariotechnik und wann ist sie nötig? =expertengestützte Umweltprognose, die qualitative Infos mit quantitativen Ansätzen kombiniertMethode zur unmittelbaren Generierung von Szenarien nötig wenn:a) keine ausreichenden Daten vorliegenb) Strukturänderungenc) Erhebung von Daten zu teuer
• 161. Welche Grundidee verfolgt man in der Szenariotechnik und welche 3 Szenarien werden untersucht? Grundidee: zukünftige Szenarien werden beschrieben und der Entwicklungsverlauf zu dieser Situation aufgezeigt.Pfade der Zukunft verlaufen Trichterförmig, da mit Zunahme der Reichweite der Einfluss der Gegenwart und der Bereich möglicher Entwicklungen erweitern 3 Szenarien: Base Case Szenario > Einflussfaktoren gehen mit ihren erwarteten Werten in Analyse ein Best Case Szenario > Einflussfaktoren gehen mit optimistisch geschätzten Werten in A ein Worst Case Szenario > Einflussfaktoren gehen mit pessimistisch gesch. Werten in A ein
• 162. Wozu dient die Szenarioanalyse? Analyse der Wirkung einer gleichzeitigen Variation mehrer Inputvariablen auf den ZielwertErmittlung der möglichen Bandbreite des Entscheidungskriteriums>>aber nicht gesamter Streubereich wird analysiert sondern nur festgelegte Extremwerte> Zielwert in Abhängigkeit von worst- und best-case
• 163. Vor- und Nachteile von Szenariotechnik Vorteile: Erstellung mehrere Zukunftsbilder > erlaubt Auseinandersetzung mit Unsicherheit der Zukungt zwingt zur Offenlegung von Annahmen Strukturbrüche oder Störereignisse können identifiziert werden Nachteile: Güte der Szenarien ist von vielen Faktoren abhängig keine Aussagen zu Eintrittswahrscheinlichkeit einzelner Intervalle/Ausprägungen im Streubereich
• 163.Was ist das Ziel und der grunlegende Ablauf von simulativen Risikoanalysen zur Prognose? Ziel: durch Simulation Informationen über unsichere Verteilung entscheidungsrelevanter Ergebnisse zu gewinnen. Immer für eine konkrete Alternative Ablauf: Erstellung Einflussdiagramme Sensitivitätsanalyse Bestimmung der Verteilung der Parameter für die Unsicherheit abgebildet werden soll Simulation Aufbereitung der gewonnen Daten aus Simulation
• 164. Was wird bei Sensitivitätsanalysen untersucht und welche Arten gibt es? es wird untersucht wie sich Zielgrößen bei Modifikation von Parametern verhaltenBezugspunkt ist dabei eine Entscheidung unter Sicherheit (Basisszenario) Arten:a) Systematische Parametervariation: Wie verändert sich Zielfunktionswert bei Veränderung der Inputgrößeb) Berechnung kritischer Werte : Welchen Wert darf Inputgröße annehmen damit vorgegebener Zielfunktionswert noch erreicht wird?
• 165. Welche Teilschritte geht man in der Sensitivitätsanalyse? Basiswerte festlegen um Basisszenario zu definieren Auswirkungen der isolierten Variation jedes Parameters auf Zielgröße untersuchen graphische Aufbereitung (zB Tornado Diagramm
• 166. Wozu dient Sensitivitätsanalyse? Bewertung der Empfindlichkeit/Robustheit der Planungsergebnisse im Hinblick auf Veränderungen der Ausgangsdaten>Auswirkungen der Unsicherheit einzelner Risikofaktoren auf Zielkriterium erlaubt Aussagen über relative Bedeutung einzelner Inputvariablen
• 168. Unterschiede zwischen Sensitivitäts- und Szenarioanalyse Sensitivitätsanalyse baut auf Szenarioanalyse auf im Gegensatz zur Sensitivitätsanalyse werden bei Szenarioanalyse verschiedene als realistisch angenommene Datenkonstellationen durch gleichzeitige Variation der unsicheren Inputvariablen dargestellt
• 149.a Was ist eine Nutzwertanalyse , wozu dient sie? = Verfahren zur Alternativenbewertung. Methode zur Entscheidungsfindung oder -vorbereitung in mehrdimensionalen Zielsystemen dient der Bewertung und Vorauswahl von Handlungsalternativen
• 149.b Wie funktioniert die Nutzwertanaylse? Handlungsalternativen werden Punktwerte zugeordnet, die aus den Ausprägungen von Beurteilungskriterien abgeleitet werden (je nach Vorziehenswürdigkeit eines Vorhabens) Die Handlungsalternativen werden geordnet und die Infos zu einer dimensionslosen Zahl verdichtet die Teilnutzwerte werden dann additiv verknüpft:Nutzwert der Alternative i = Summe ((Punktwert der Alternative i bei Kriterium j) * (Gewichtung für Kriterium j))Ni= Summe (Gj Pij)
• 149.c Wann werden Nutzwertanalysen eingesetzt? und Anwendungsgebiete wenn quanititative Daten fehlen und wenn neben monetären auch nicht-monetäre Ziele verfolgt werden Anwendungsgebiete: Arbeitsplatzbewertung, Standortwahl, Erklärung von Käuferverhalten...
• 149.d Präferenzrelationen: Was beschreibt Artenpräferenz? beschreibt den Einfluss der einzelnen Ziele auf Gesamtnutzen, es liegen also mehr als ein Ziel vor
• 149.e Welche Zielbeziehungen in Systemen mit mehreren Zielen gibt es? Zielkonflikte bzw ZielkonkurrenzZielkomplementaritätZielneutralität
• 149. f Wie muss bei Zielkonflikten die Artenpräferenz definiert werden? wie bezeichnet man in dem Fall die Nutzenfunktion? es muss eine Artenpräferenz definiert werden, die den Einfluss der einzelnen Ziele auf Gesamtnutzen der Alternativen beschreibt  Nutzenfunktion U wird dabei als multriattributive Nutzenfunktion bezeichnet  > Jeder Alternative A wird ein Gesamtnutzen  U(Ai) zugeordnet>ist von den Einzelnutzenfunktionen abzuleiten
• 149.g Welche Präferenzrelation muss ermittelt werden um den Nutzen von Handlungsalternativen bei stochastischen Entscheidungsmodellen zu ermitteln? die Risikopräferenz
• 149.h Zwischen welchen Risikoeinstellungen unterscheidet man bei der Risikopräferenz? Risikoscheu Risikofreude Risikoneutralität
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• 149.h Zwischen welchen Risikoeinstellungen unterscheidet man bei der Risikopräferenz? und wie verlaufen die jeweiligen Risikonutzenfunktionen ru (e)? Risikoscheu =konkaver Verlauf Risikofreude = konvexer Verlauf Risikoneutralität = linearer Verlauf
• 200. Welche grundlegenden Ansätze zum Umgang mit Unsicherheit in der Planung gibt es? Vor/Nachteile einwertige Berücksichtigung:Unsichere Parameter werden durch deterministische Werte ersetztSzenarienmenge reduziert sich auf EIN SzenarioVorteil: weniger AufwandNachteil: Risikoeinstellung kann nur indirekt berücksichtigt werden:>Risikoneutralität = unsicher Parameter durch Erwartungswert ihrer Verteilung ersetzen>Risikoscheu = Sicherheitsab- oder -aufschläge auf Erwartungswerte der Parameter>Riskikofreude = Umgekehrtes Vorgehen zu Risikoscheu mehrwertige BerücksichtigungRisiko wird explizit berücksichtigtUnsichere Parameter werden durch Zufallsvariablen oder in Szenarien abgebildetRisikopräferenzen können direkt in die Zielfunktion eingebunden werdenführt zu stochastischen Entscheidungsmodellen
• 169. Was sind auf der Mikroebene die 3 häufigsten Prognoseverfahren? Qualitative Prognose (Meinung mehrerer Personen werden zu einer Prognose zusammengefasst Kausalprognose =schätzen einer Funktion die die Abhängigkeit der Nachfrage von einer bekannten Größe abbildet  Zeitreihenprognose = Nachfrage wird auf Basis von Vergangenheitsdaten geschätzt
• 170. Wann werden qualitative Prognosen angewendet? Welche Arten von qualitativen Prognosen gibt es (nur Name) werden eingesetzt wenn keine vergangenheitsdaten verfügbar sind oder nicht zur Prognose geeignet sindoder um Kausal- und Zeitreihenprognosen  anzupassen VertriebsschätzungKundenbefragungExpertenmeinungDelphi Methode
• 171. Qualitative Prognosen: Vertriebsschätzung Grundgedanke, Vorgehen, Vor&Nachteile Grundgedanke: Vertriebsmitarbeiter haben regelmäßigen und häufig auch direkten Kontakt zu Kunden und können daher gut Infos zu deren Nachfrage erheben Vorgehen: Vertriebsmitarbeiter geben individuelle Prognosen ab die dann zu einer Gesamtprognose zusammengefasst werden Vorteile:Vertriebsmitarbeiter kennen Kunden gutfür existierende Produkte und Services zur kurz- und mittelfristigen Prognose gut geeinet Nachteile:Über und Unterschätzung der Nachfrage durch den Vertriebsmitarbeiter Vertriebsmitarbeiter haben nicht immer alle notwendigen Infos
• 172 Qualitative Prognose: Kundenbefragung Grundgedanke, Vorgehen, Vor und Nachteile Grundgedanke: Kunde entscheidet letztlich üer Nachfrage Vorgehen: strukturierte Befragung der Kunden durch Fragebogen, Auswahl einer repräsentativer Stichprobe von Kunden, Durchführen der Befragung, Auswertung der Befragung und Erstellen der Prognose Vorteile:systematisch und faktenbasiertfür existierende Produkte/Services zur kurz- und mittelfristigen Prognose gut geeignet Nachteile:verlangt fundiertes Wissen und KönnenAufwendig und teuerbei geringer Rücklaufquote nicht immer aussagekräftig
• 173. Qualitative Prognose: Expertenschätzung Grundgedanke, Vorgehen, Vor und Nachteile Grundgedanke: Führungskräfte haben gute Infos über neuste Entwicklungen und zukünftigen Produktneueinführungen Vorgehen: kleine Gruppe von Führungskräften aus unterschiedlichen Funktionen entwickelt eine gemeinsame Prognose Vorteile:wissen unterschiedlicher Funktionen zusammengefasstPersonen die das Wissen haben generieren auch die Prognosefür Produkte und Services zur mittel- und langfristigen Prognose gut geeignet NachteileRisiko dass Einzelne die Gruppe dominierenBindet teures und knappes Personal
• 174. Qualitative Prognose: Delphi Methode Grundgedanke, Vorgehen, Vor und Nachteile Grundgedanke: anonyme schriftliche Antworten fördern Ehrlichkeit und vermeiden dass eine Gruppe von wenigen Mitgliedern doiniert Vorgehen: Moderator bereitet ersten Fragebogen vor Teilnehmer beantworten unabhängig und anonym Moderator bereitet Ergebnisse auf Moderator bereitet neuen Fragebogen vor Wdh 2-4 bis zum Konsens Moderator stellt Ergebnisse vor Vorteile:Erzielt Konsensfür langfristige Prognosen gut Nachteilelangsamer Prozesskritisch, wenn frühzeitig eine vorherrschende Meinung gebildet wird
• 175. Wann werden Kausalprognosen angewendet und welche gibt es (Überbegriffe) werden eingesetzt wenn die Nachfrage eines Produktes oder eines Services auf Basis einer bekannten Größe prognostiziert werden kann (zB: Taxi-nachfrage in Abhängigkeit der Einwohnerzahl einer Stadt) i.d.R. wird mit Regression die Funktion geschätzt die diesen Zusammenhang am besten abbildet Arten:lineare Regressionnicht-lineare Regressionsonstige
• 176. Zeitreihenprognosen siehe Heft
• 177. Wann entstehen strukturelle Fehler und was ist ein Tracking Signal? strukturelle Fehler entstehen wenn ein prinzipiell für die Situation nicht geeignetes Prognoseverfahren eingesetzt wird Tracking-Signal vergleicht die Ergebnisse einer vergangenen Prognose mit den tatsächlichen Werten und prüft ob Prognosefehler einen bestimmten Grenzwert zu oft überschreitet>Prognoseverfahren kann dann angepasst werden
• 201. Grundidee der Prospect Theory von wem erfunden von Kahnemann nd Tversky (1979)um das tatsächliche Entscheidungsverhalten besser abzubilden und die Diskrepanzen bestehender Theorien (zB Erwartungswert) zu beseitigen Grundidee:Menschen nehmen ihre Bewertung in Bezug auf einen Referenzpunkt vor (zB wie viel Geld sie haben)
• 202. Arten von unvollkommener Information und wie kann man vorgehen? Unzuverlässige Info = wahrscheinlichkeit pk für alle Szenarien liegen vor, aber nicht glaubwürdig es können zusätzliche Infos beschafft werden: Wert der Info = erwartete Verbesserung der Entscheidung Risikoscheue sind eher bereit für mehr Infosbeschaffung als Risikofreudige. Risikoneutrale orientieren sich nur am Ergebniswert Entscheidung zB mittels Hodges-Lehmann-Kriterium Vertrauensparameter v wird reduziert Partielle Info =es liegen nicht für alle Szenarien k=1...K  Wahrscheinlichkeit pk  vor Entscheidung auf Basis von:ordinalen Aussagen (zB p1<p2)aggregierten Infos (p2+p3=0,3)Bandbreitenangaben (p4 ∈[o,2;0,4]
• 203. Wonach unterscheidet sich die Qualität der Information? In vollkommende und unvollkommene Informationssysteme
• 204.Was ist lineare Programmierung? Woraus besteht ein LP-Modell? ein mathematisches Verfahren zur Optimierung von linearen Zielfunktionen unter linearen Nebenbedingungen LP-Modell besteht aus>einer zu maximierenden, linearen Zielfunktion>m linearen Nebenbedingungen>n variablen mit Domänen aus der Menge der reelen Zahlen Lösungsvektor x > zulässige Lösungen erfüllen alle Nebenbedingungen und die Nichtnegativitätsbedingung
• 205. Schritte zur Formulierung eines LP-Problems Welche möglichen Lösungsansätze gibt es? ( Nur überbegriffe) Festlegung der zu maximierenden oder minimierenden Zielgröße Definition der Entscheidungsvariablen Bestimmung der Zielfunktion Formulierung der Kapazitätsrestriktionen>Flächenrestriktion>Arbeitsrestriktion Beachtung der Nichtnegativitätsbedingung Lösungsansätze: grafisch, enumerativ, simplexmethode

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