WISO 2- (Fach) / (8) Bewertung bei Unsicherheit II (Lektion)

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• Was ist die Grundidee der Prospect Theory? → Menschen nehmen ihre Bewertung in Bezug auf einen Referenzpunkt vor. → Bsp. Für einen Millionär hat ein Lottogewinn eine andere Bedeutung als für einen Sozialhilfeempfänger →Anleger(Investor)bewerten den aktuellen Kaufkurs der von ihnen gehaltenen Aktien häufig relativ zu den gezahlten Kaufkursen. Ist der aktuelle Kurs höher als der Kaufkurs so folgen sie viel eher den Verkaufsempfehlungen von Analysten als im umgekehrten Fall (ohne andere Infos zu gewichten) → Aufgrund von Verlustaversion werden mögliche Verluste höher bewertet als mögliche Gewinne. Die Prospect Theory beruht auf dem Verständnis, dass das individuelle Risikoverhalten je nach eingeschätzter Sicherheit eines auftretenden Ereignisses variiert. Demnach wird der ökonomische Erwartungsnutzen von vielen Individuen nicht als Entscheidungsgrundlage genutzt. Die Individuen verhalten sich risikoavers. Sie bevorzugen bei positiven Ereignissen sichere Zahlungen gegenüber höheren, aber unsicheren Gewinnen. Bei negativen Ereignissen hingegen handeln Individuen risikofreudig. In diesem Zusammenhang bevorzugen die Individuen gemäß der Prospect Theory einen unsicheren, hohen Verlust gegenüber einem sicheren, aber geringeren Verlust. Daraus folgt eine S-förmige Wertefunktion der Entscheider die im positiven Bereich konkav und im negativen Bereich konvex verläuft.
• Was ist in diesem Zusammenhang ein Referenz Punkt? Verschlechterungen relativ zum Referenzpunkt, also Verluste, werden deutlich stärker empfunden als Verbesserungen, also Gewinne, wobei sich Individuen im Bereich der Verluste risikofreudig verhalten, im Gewinnbereich dagegen eher risikoscheu. -Aktienanlagen, Kaufkurs, Einkommen, Vermögen Quelle: http://lexikon.stangl.eu/6512/prospect-theory/© Online Lexikon für Psychologie und Pädagogik
• Wodurch lassen sich mehrperiodige Entscheidungsprobleme lösen? Entscheidungsbäume: Anwendung bei dynamischer Entscheidungsproblemen mit mehrstufigen Alternativen Es ist eine optimale Folge von Einzelentscheidungen zu bestimmen Modellierung mittels Entscheidungsbaum Lösung mittels Roll-Back-Verfahren (von hinten nacg vorne)
• Wie können Entscheidungsprobleme mit Hilfe von Entscheidungsbäumen gelöst werden? Stochastischer Entscheidungsbaum Entscheidungsknoten als Rechtecke  Zufallsknoten als Kreise  - Lösung des Entscheidungsproblems durch stufenweise Rückwärtsrechnung (Roll-Back-Verfahren) - An den Zufallsknoten ist, von den Blattknoten ausgehend, jeweils der Erwartungswert μ zu berechnen - An jeden Entscheidungsknoten einer Stufe t ist die Aktion mit dem höchsten μ zu wählen.
• Unvollkomene und variable Information: Wie berechnet man den erwarteten Wert vollkommener Information und den erwarteten Wert der unvollkommenen Information(EWUI; nicht klausurrelevant)? - Erwarteter Wert vollkomener Information (EWVI) Durch Informationsbeschaffung ergibt sich für ein Szenario k die Wahrscheinlichkeit von pk = 1, d.h. es tritt der Informationsstand Sicherheit ein. Annahmen zur Bestimmung des EWVI  bei Risikoneutralität: • Informationsstand Risiko mit Alternativen Ai (i= 1,…, M), Szenarien Sk(k=1,…, K) und Ergebnissen eik• Vektor p von a-priori-Wahrscheinlichkeiten• Entscheidung wird erst nach Informationszugang getroffen EWVI = ∑Kk=1 pk • ek* – max { μ(Ai) | i=1,...,M }• ek*= max{eik| i=1,…, M} ist das szenariooptimale Ergebnis von Szenariok= 1,…, K• μi(Ai)=∑𝑘 𝑝k∙ eik ist der Ergebniserwartungswert von Alternative Ai

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