Repetitorium zum Staatsexamen für Lehramtsstudenten. Informationswirtschaft & Planung und Entscheidung NB-201. Sommersemester 2014

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1 Sommersemester 2014 Repetitorium zum Staatsexamen für Lehramtsstudenten Informationswirtschaft & Planung und Entscheidung NB-201 Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik Prof. Dr. Alexandros Nanopoulos Juniorprofessur für Wirtschaftsinformatik Katholische Universität Eichstätt- Ingolstadt

2014 NB-201 Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik Prof. Dr.

2 Literatur 2 Wöhe, G.; Döring, U. (2013): Einführung in die Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, 25. Aufl., München. Wöhe, G.; Kaiser, H.; Döring, U. (2013): Übungsbuch zur Allgemeinen Betriebswirtschaftslehre, 14. Aufl., München.

3 1 Übersicht zu bisherigen Examensaufgaben 2 Beispielaufgaben Übersicht 2.1 Examensaufgabe Frühjahr Weitere Beispielaufgaben 3 Fragen

4 Übersicht zu bisherigen Examensaufgaben Thematische Verteilung 4 Im Mittelpunkt standen bisher Investition & Finanzierung, Strategisches Management & Unternehmensführung und Personal & Organisation. Kenntnisse aus den Bereichen der Planung & Entscheidung und der Informationswirtschaft werden statistisch gesehen selten geprüft Examensaufgaben Examensaufgaben

5 1 Übersicht zu bisherigen Examensaufgaben 2 Beispielaufgaben Übersicht 2.1 Examensaufgabe Frühjahr Weitere Beispielaufgaben 3 Fragen

6 Examensaufgabe Frühjahr 2010 Aufgabenstellung zur Entscheidungstheorie 6 Hauptzweck der Betriebswirtschaftslehre ist die praktisch-normative Entscheidungsunterstützung. Das Fundament hierfür bildet die Entscheidungstheorie. Erläutern Sie die wichtigsten Bausteine und Methoden der Entscheidungstheorie, indem Sie insbesondere auf das Grundmodell der Entscheidungstheorie, Entscheidungen bei Unsicherheit im engeren Sinne, Entscheidungen bei Risiko und die Unterscheidung zwischen deskriptiver und präskriptiver Entscheidungstheorie eingehen!

Erläutern Sie die wichtigsten Bausteine und Methoden der Entscheidungstheorie, indem Sie insbesondere auf das Grundmodell der

7 Examensaufgabe Frühjahr 2010 Lösung zur Aufgabenstellung 7 Das Grundmodell der Entscheidungstheorie: Darstellbar über die Ergebnismatrix Die Ergebnismatrix umfasst alle für eine Entscheidung relevanten Tatbestände. Dazu gehören die Handlungsalternativen A 1, A 2, A 3 im Aktionsraum, die Umweltzustände U 1, U 2, U 3 im Zustandsraum und die von beiden abhängigen Ergebnisbeiträge e im Ergebnisraum (Ergebnismatrix). U 1 (w 1 ) Zustandsraum U 2 (w 2 ) U 3 (w 3 ) Aktionsraum A 1 A 2 A 3 Allgemein gilt: e e e e e e e e e Die Möglichkeiten eines rational handelnden Entscheidungsträgers hängen von seiner Informationsgrundlage ab. Verschiedene Informationsgrade über künftige Umweltzustände erfordern unterschiedliche Methoden der Entscheidungsfindung. Entscheidungsregeln geben dem Entscheidungsträger Handlungsanweisungen, die seiner individuellen Risikoneigung angepasst sind.

Dazu gehören die Handlungsalternativen A 1, A 2, A 3 im Aktionsraum, die Umweltzustände U 1, U 2, U 3 im Zustandsraum und die von beiden abhängigen Ergebnisbeiträge e im Ergebnisraum (Ergebnismatrix).

8 Examensaufgabe Frühjahr 2010 Lösung zur Aufgabenstellung 8 Entscheidungen bei Unsicherheit im engeren Sinne: Entscheidungen bei Unsicherheit i. e. S. bedeutet, dass der Entscheider für die verschiedenen Zustände die Wahrscheinlichkeiten nicht spezifizieren kann. Wenn Eintrittswahrscheinlichkeiten unbekannt sind, sind alle denkbaren Umweltzustände in gleichem Maße wahrscheinlich. Einsatz verschiedener Entscheidungsregeln denkbar Laplace-Regel: Empfehlung der Alternative mit dem höchsten Erwartungswert µ Minimax-Regel: Empfehlung der Alternative, deren schlechtester Ergebniswert im Vergleich zu denen der anderen Alternativen am höchsten ist. Hurwicz-Regel: Berücksichtigung subjektiver Risikoeinstellung über Risikoparameter λ Etc.

Wenn Eintrittswahrscheinlichkeiten unbekannt sind, sind alle denkbaren Umweltzustände in gleichem Maße wahrscheinlich.

9 Examensaufgabe Frühjahr 2010 Lösung zur Aufgabenstellung 9 Beispiel: Laplace-Regel (Regel des unzureichenden Grundes) Wenn Eintrittswahrscheinlichkeiten unbekannt sind, sind alle denkbaren Umweltzustände in gleichem Maße wahrscheinlich. Empfehlung der Alternative mit dem höchsten Erwartungswert µ Gegeben sei folgende Gewinn- und Verlustgrößen enthaltende Entscheidungsmatrix: Zustandsraum Wahrscheinlichkeit Aktionsraum U1 U2 U3 U4 µ 0,25 0,25 0,25 0,25 A ,00 A ,00 A ,00 A ,25 A ,00 Nach der Laplace-Regel ist A4 auszuwählen.

Empfehlung der Alternative mit dem höchsten Erwartungswert µ Gegeben sei folgende Gewinn- und Verlustgrößen enthaltende Entscheidungsmatrix:

10 Examensaufgabe Frühjahr 2010 Lösung zur Aufgabenstellung 10 Beispiel: Minimax-Regel (Wald-Regel) Empfehlung der Alternative, deren schlechtester Ergebniswert im Vergleich zu denen der anderen Alternativen am höchsten ist. Extreme Risikoaversion, da nur schlechtestes Ereignis betrachtet wird. Gegeben sei folgende Gewinn- und Verlustgrößen enthaltende Entscheidungsmatrix: Zustandsraum U1 U2 U3 U4 Minimum Aktionsraum A ,00 A ,00 A ,00 A ,00 A ,00 Nach der Minimax-Regel ist A1 auszuwählen.

Extreme Risikoaversion, da nur schlechtestes Ereignis betrachtet wird.

11 Examensaufgabe Frühjahr 2010 Lösung zur Aufgabenstellung 11 Beispiel: Hurwicz-Regel (Pessimismus-Optimismus-Regel) Berücksichtigung subjektiver Risikoeinstellung über Risikoparameter λ [0;1], wobei 0 für extrem risikoscheu und 1 für extrem risikofreudig verwendet wird Gewichtung der Zeilenmaxima bzw. Zeilenminima mit λ bzw. (1-λ) Hu i = min (1-λ) + max λ Gegeben sei folgende Gewinn- und Verlustgrößen enthaltende Entscheidungsmatrix: Zustandsraum Aktionsraum U1 U2 U3 U4 Minimum Maximum Hu i bei λ=0 Hu i bei λ=0,5 Hu i bei λ=1 A ,00 6,00 4,00 5,00 6,00 A ,00 10,00-20,00-5,00 10,00 A ,00 40,00-2,00 19,00 40,00 A ,00 60,00 0,00 30,00 60,00 A ,00 40,00-100,00-30,00 40,00 Nach der Hurwicz-Regel ist je nach Risikoparameter A1 oder A4 auszuwählen.

(1-λ) Hu i = min (1-λ) + max λ Gegeben sei folgende Gewinn- und Verlustgrößen enthaltende Entscheidungsmatrix: Zustandsraum Aktionsraum U1 U2 U3 U4 Minimum Maximum Hu i bei λ=0 Hu i bei λ=0,5 Hu i

12 Examensaufgabe Frühjahr 2010 Lösung zur Aufgabenstellung 12 Entscheidungen bei Risiko: Entscheidungen bei Risiko bedeutet, dass der Entscheider für die verschiedenen Zustände die Wahrscheinlichkeiten genau spezifizieren kann. Entscheidungen bei Unsicherheit werden oft zu Entscheidungen bei Risiko überführt, indem Eintrittswahrscheinlichkeiten subjektiv geschätzt werden. Einsatz verschiedener Entscheidungsregeln denkbar Bayes Regel: Alternative mit dem höchsten Erwartungswert µ wird gewählt (µ, σ)-regel: Alternative mit dem höchsten Präferenzwert wird gewählt Etc.

Entscheidungen bei Unsicherheit werden oft zu Entscheidungen bei Risiko überführt, indem Eintrittswahrscheinlichkeiten subjektiv geschätzt

13 Examensaufgabe Frühjahr 2010 Lösung zur Aufgabenstellung 13 Beispiel: Bayes Regel (µ-regel) Alternative mit dem höchsten Erwartungswert µ wird gewählt Annahme eines risikoneutralen Entscheidungsträgers Geeignet für sich häufig wiederholende Entscheidungen ohne ruinöse Risiken Gegeben sei folgende Gewinn- und Verlustgrößen enthaltende Entscheidungsmatrix: Zustandsraum U1 U2 U3 U4 µ Wahrscheinlichkeit 0,4 0,3 0,2 0,1 Aktionsraum A A A A ,5 A Nach dem Erwartungswertprinzip ist A4 auszuwählen.

Gegeben sei folgende Gewinn- und Verlustgrößen enthaltende Entscheidungsmatrix: Zustandsraum U1 U2 U3 U4 µ Wahrscheinlichkeit 0,4 0,3 0,2

14 Examensaufgabe Frühjahr 2010 Lösung zur Aufgabenstellung 14 Beispiel: (µ, σ)-regel Individuelle Risikoneigung des Entscheidungsträgers wird durch Einbezug von σ (Standardabweichung) berücksichtigt σ wird über den Risikopräferenzfaktor des Entscheidungsträgers berücksichtigt (risikoavers: q<0, risikofreudig q>0, risikoneutral q=0) Präferenzwert P(Ai) = µ(ai) + qσ(ai) Gegeben sei folgende Gewinn- und Verlustgrößen enthaltende Entscheidungsmatrix: Zustandsraum Wahrscheinlichkeit Aktionsraum U1 U2 U3 U4 µ σ P(A i ) 0,4 0,3 0,2 0,1 bei q=0 Nach der (µ, σ)-regel ist je nach Risikopräferenz A1, A3 oder A4 auszuwählen. Problem: Chancen und Risiken tragen gleichermaßen zur Standardabweichung bei! P(A i ) bei q=-1 P(A i ) bei q=-5 A ,00 1,00 5,00 4,00 0,00 A ,00 12,85-5,00-17,85-69,23 A ,00 16,02 22,00 5,98-58,12 A ,50 27,59 27,50-0,09-110,45 A ,00 60,79-28,00-88,79-331,97

und Verlustgrößen enthaltende Entscheidungsmatrix: Zustandsraum Wahrscheinlichkeit Aktionsraum U1 U2 U3 U4 µ σ P(A i ) 0,4 0,3 0,2 0,1 bei q=0 Nach der (µ, σ)-regel ist je nach Risikopräferenz A1, A3

15 Examensaufgabe Frühjahr 2010 Lösung zur Aufgabenstellung 15 Die Unterscheidung zwischen deskriptiver und präskriptiver Entscheidungstheorie: Deskriptive Entscheidungstheorie: Untersucht das Zustandekommen von Entscheidungen unter verhaltenswissenschaftlichen Aspekten Geht von eingeschränkter Rationalität aus Empirische Vorgehensweise Welche Entscheidungen werden real getroffen? Normative Entscheidungstheorie: Geht von einem rein rational handelnden Entscheidungsträger aus (Homo oeconomicus) Wie soll entschieden werden, um ein Ziel zu erreichen? Präskriptive Entscheidungstheorie: Grundlage ist die normative Entscheidungstheorie. Der Entscheidungsträger wird als restriktiver Faktor verstanden und ebenfalls untersucht.

16 1 Übersicht zu bisherigen Examensaufgaben 2 Beispielaufgaben Übersicht 2.1 Examensaufgabe Frühjahr Weitere Beispielaufgaben 3 Fragen

17 Weitere Beispielaufgaben Planung & Entscheidung 17 Wie lauten die wesentlichen Charakteristika strategischer, taktischer und operativer Planung? Wie überwindet das Gegenstromverfahren die Kluft zwischen retrograder und progressiver Planung? Wie ist das Marktwachstums-/Marktanteils-Portfolio konzipiert? Etc. Wöhe et al. (2013): Übungsbuch zur Allgemeinen Betriebswirtschaftslehre, S. 24; Wöhe/Döring (2013): Einführung in die Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, S. 73 ff.

Wie überwindet das Gegenstromverfahren die Kluft zwischen retrograder und progressiver Planung?

18 Weitere Beispielaufgaben Informationswirtschaft 18 Welcher Zusammenhang besteht zwischen analytischen und operativen Informationssystemen? Was versteht man unter Enterprise Ressource Planning (ERP)? Wie lässt sich die Struktur eines Data-Warehouse abbilden? Was versteht man unter Online Analytical Processing (OLAP)? Wie lassen sich die Arbeitsgebiete des Electronic Commerce systematisieren? Was versteht man unter Data Mining? Etc. Wöhe et al. (2013): Übungsbuch zur Allgemeinen Betriebswirtschaftslehre, S. 51; Wöhe/Döring (2013): Einführung in die Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, S. 160 ff.

Was versteht man unter Online Analytical Processing (OLAP)? Wie lassen sich die Arbeitsgebiete des Electronic Commerce systematisieren?

19 1 Übersicht zu bisherigen Examensaufgaben 2 Beispielaufgaben Übersicht 2.1 Examensaufgabe Frühjahr Weitere Beispielaufgaben 3 Fragen

20 Viel Erfolg beim Staatsexamen! Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik Prof. Dr. Alexandros Nanopoulos Juniorprofessur für Wirtschaftsinformatik Katholische Universität Eichstätt- Ingolstadt

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