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Band 136

Entscheidungen bei unvollständiger Information

Aus der Reihe Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems

54,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

01.11.1976

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

361

Maße (L/B/H)

24,4/17/2,1 cm

Gewicht

648 g

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-540-07993-4

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

01.11.1976

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

361

Maße (L/B/H)

24,4/17/2,1 cm

Gewicht

648 g

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-540-07993-4

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • 1. Kapitel: Einführung.-
    1. Historische Notizen.-
    2. Das Entscheidungssubjekt.-
    3. Die Entscheidung.-
    4. Aktionen.-
    5. Die „Zustände der Realität“, die Ungewißheit und ihre Reduktion.-
    6. Die Entscheidungskonsequenzen (Ergebnisse) und ihr Nutzen für das Entscheidungssubjekt.-
    7. Modifikationen des Entscheidungsmodells.- 7.1. Informationsbeschaffung, Entscheidungsfunktionen.- 7.2. Andere Modifikationen.- 2. Kapitel: Nutzenaxiomatik und Entscheidungskriterien.-
    8. Von der Präferenzpräordnung zum Erwartungsnutzen.-
    9. Die beiden Grundtypen von Entscheidungskriterien.- 9.1. Das Bernoullikriterium (für Aktionen).- 9.2. Das Bernoullikriterium (für Entscheidungsfunktionen).- 9.3. Das Maximinkriterium (für Aktionen).- 9.4. Das Maximinkriterium (für Entscheidungsfunktionen).-
    10. Modifizierungen und Hybridformen.- 10.1. Enttäuschungsfunktion und Minimax-Regret.- 10.2. Das Optimistenkriterium.- 10.3. Das Erfahrungskriterium.-
    11. Das „intergrierte Axiomensystem“ und subjektive Wahrscheinlichkeiten.- 3. Kapitel: Drei Fundamentalprobleme und ihre Überwindung.-
    12. Der hohe Idealisierungsgrad und die Notwendigkeit zu Vorentscheidungen.-
    13. Der „prinzipielle Agnostizismus“.-
    14. Das Stabilitätsproblem.-
    15. Überwindung der drei Fundamentalprobleme durch flexible Modellbildung.-
    16. Das Adaptionskriterium bei partieller Information.- 16.1. Erweitertes Bernoullikriterium.- 16.2. Das Adaptionskriterium.- 16.3. Die Schneeweiß’sche Variante.- 16.4. Beziehung zwischen dem Schneeweißschen und dem erweiterten Bernoullikriterium.- 16.5. Dynamische Erweiterungen.- 4. Kapitel: Der Begriff der partiellen Information.-
    17. Weiche Modellbildung und partielle Information.-
    18. Operationalisierung des Begriffs der partiellen Information.- 18.1. Das Verteilungssimplex.- 18.2. Definitionen der LPI.-
    19. Beispiele.- 19.1. Das Investorbeispiel.- 19.2. Hypothesenprüfung mit der Nutzenfunktion des Wissenschaftlers.- 19.3. Prognosen mit der Nutzenfunktion des Wissenschaftlers und der Nutzenfunktion des Wirtschaftspolitikers.- 19.4. Die Glaubwürdigkeit von Experten.-
    20. Die LPI für Zufallsvektoren.- 20.1. Bei Unabhängigkeit.- 20.2. Ein einfaches Beispiel.- 20.3. Bei Abhängigkeit.-
    21. LPI und Bayes’sches Theorem.-
    22. LPI-Ketten und Unscharfe („fuzziness“).-
    23. LPI-Entropie; LPI-Informationsgehalt; Messung der Unschärfe.-
    24. LPI bei stetigen Verteilungen.- 5. Kapitel: Das Max Emin-Prinzip.-
    25. Die axiomatische Begründung des Bernoulli-Prinzips.-
    26. Das Max Emin -Prinzip. Axiomatische Begründung.-
    27. Spieltheoretische Auffassung.- 27.1. Das algorithmische Verfahren.- 27.2. Ein Beispiel.-
    28. Das Max Emin -Prinzip und der semantische Informationswert.-
    29. Sensitivitätsanalytische Untersuchungen. Optimale Steuerung.-
    30. Das Max Emin-Prinzip bei LPI-Ketten.-
    31. Der LPI-Fall einer zusammengesetzten Entscheidungssituation. Der komponente und globale Informationswert.- 6. Kapitel: Einstufige Entscheidungen.-
    32. Das Grundmodell der einstufigen Entscheidung unter LPI-Bedingungen.- 32.1. Einführung.- 32.2. Ordnung der Zustände nach der Häufigkeit ihres Auftretens.- 32.3. Intervallangaben für die Wahrscheinlichkeiten der Zustände.-
    33. LPI mit nicht abgeschlossenen konvexen Polyedern. Das Max Einf-Prinzip.-
    34. Das Hurwicz- und Hodges-Lehmann-Prinzip unter LPI-Bedingungen.- 34.1. Das Hurwicz-Kriterium.- 34.2. Das Hodges-Lehmann-Kriterium.-
    35. Simulationsverfahren.-
    36. Der LPI-Pall für Unbestimmtheiten in der Entscheidungsmatrix.-
    37. LPI-Entscheidungen aus spieltheoretischer Sicht.-
    38. Grade der stochastischen Unbestimmtheit des Entscheidungswertes (SUE).- 7. Kapitel: Mehrstufige Entscheidungen.-
    39. Mehrstufige Risikosituationen.- 39.1. Einführung, Übersicht.- 39.2. Das Grundmodell einer mehrstufigen Risikosituation.-
    40. Mehrstufige Entscheidungen unter LPI-Bedingungen für die Zustandsverteilungen.-
    41. Mehrstufige nicht-kooperative n-Personen-Spiele unter LPI-Bedingungen.-
    42. LPI-Unbestimmtheiten in den Auszahlungen in einer mehrstufigen Entscheidungssituation.-
    43. Sensitivitätsanalytische Untersuchungen. Der dynamische Informationswert.-
    44. Adaptionsprozesse.-
    45. Die LPI-Entropie und der Grad der stochastischen Unbestimmtheit des Entscheidungswertes in mehrstufigen LPI-Entscheidungen.-
    46. Weitere LPI-Betrachtungen in mehrstufigen Entscheidungen.- 8. Kapitel: Stochastische Programmierung unter LPI-Bedingungen.-
    47. Übersicht, Einführung.-
    48. Vektor c als Zufallsvariable. Die Entscheidung erfolgt nach der Zufallsrealisation.-
    49. Im SLP (48.2) mit LPI-Bedingungen für c folgt die Zufallsrealisation nach dem Entscheid (E > Z).-
    50. Zufallsvariablen in den Restriktionen. Der LPI-Fall.-
    51. Der allgemeine Fall mit diskretem Zufallsvektor (A, b, c).-
    52. Stochastische nichtlineare Programmierung unter LPI-Bedingungen.-
    53. Stochastische dynamische Programmierung.-
    54. Markoffsche Ketten unter LPI-Bedingungen.-
    55. Stochastische Spiele.-
    56. Sensitivitätsanalytische Untersuchungen in der stochastischen Programmierung unter LPI-Bedingungen.-
    57. Der Grad der stochastischen Unbestimmtheit des Entscheidungswertes in der LPI-Programmierung.-
    58. Weitere mögliche LPI-Betrachtungen in der stochastischen Programmierung.- Schlußwort.- Register.