Entscheidungen unter unsicherheit

Entscheidungen unter Unsicherheit

Entscheidungen unter Unsicherheit beziehen sich auf Situationen, in denen ein Entscheidungsträger eine Wahl treffen muss, ohne die genauen Wahrscheinlichkeiten für die möglichen Ergebnisse zu kennen. Im Kontext der behavioral finance und der breiteren Wirtschaftswissenschaften ist dies ein zentrales Konzept, das die Komplexität realer Wahlmöglichkeiten widerspiegelt, bei denen die Zukunft ungewiss ist. Anders als bei Entscheidungen unter Risiko, wo Wahrscheinlichkeiten bekannt sind, erfordert die Entscheidungsfindung unter Unsicherheit oft eine größere Abhängigkeit von subjektiven Einschätzungen, Heuristiken und der utility theory des Individuums. Die Fähigkeit, effektive Entscheidungen unter Unsicherheit zu treffen, ist entscheidend für den Erfolg in vielen Bereichen, von persönlichen Finanzen bis hin zu Unternehmensstrategien. Sie berücksichtigt, dass Menschen oft eine unterschiedliche risk aversion zeigen, wenn Wahrscheinlichkeiten nicht quantifizierbar sind.

History and Origin

Das Konzept der Unterscheidung zwischen Risiko und Unsicherheit wurde maßgeblich von dem amerikanischen Ökonomen Frank H. Knight in seinem 1921 erschienenen Werk Risk, Uncertainty and Profit eingeführt. Knight definierte Risiko als eine Situation, in der die Wahrscheinlichkeit eines Ergebnisses messbar oder schätzbar ist (bekanntes Risiko), während Unsicherheit Situationen betrifft, in denen die Wahrscheinlichkeiten unbekannt oder unbestimmbar sind (echte Unsicherheit oder Knight'sche Unsicherheit). Seine Arbeit legte den Grundstein für das Verständnis, dass unter echten Unsicherheitsbedingungen Gewinne entstehen können, die nicht einfach eine Belohnung für das Eingehen kalkulierbarer Risiken sind, sondern für die Fähigkeit, mit Unvorhersehbarkeit umzugehen.

Spätere Entwicklungen ⁴in der behavioral finance vertieften das Verständnis, wie Menschen unter Unsicherheit tatsächlich Entscheidungen treffen. Die Psychologen Daniel Kahneman und Amos Tversky leisteten hierzu bahnbrechende Beiträge, insbesondere mit ihrer Prospect Theory, für die Kahneman 2002 den Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften erhielt. Ihre Forschung zeigte auf, dass die menschliche Entscheidungsfindung unter Unsicherheit systematisch von den Annahmen der rationalen Entscheidungstheorie abweicht, da Individuen Gewinne und Verluste asymmetrisch bewerten und bestimmte kognitive Verzerrungen aufweisen.

Key Takeaways

• Defi³nition: Entscheidungen unter Unsicherheit beziehen sich auf Wahlmöglichkeiten, bei denen die Wahrscheinlichkeiten möglicher Ergebnisse unbekannt oder unbestimmbar sind.
• Abgrenzung: Im Gegensatz zu Entscheidungen unter Risiko, wo Wahrscheinlichkeiten quantifiziert werden können, erfordert Unsicherheit den Umgang mit unkalkulierbaren Eventualitäten.
• Relevanz: Das Konzept ist fundamental in der Wirtschaft, Psychologie und Finanzwissenschaft, da es die Komplexität realer Entscheidungen abbildet.
• Behavioral Finance: Die psychologischen Aspekte und kognitiven Verzerrungen, die die Entscheidungsfindung unter Unsicherheit beeinflussen, sind ein Kernthema der behavioral finance.
• Strategien: Der Umgang mit Unsicherheit erfordert oft flexible Strategien, Robuste Planung und die Akzeptanz von Unvorhersehbarkeit, anstatt auf präzise Prognosen zu vertrauen.

Interpreting Entscheidungen unter Unsicherheit

Die Interpretation von Entscheidungen unter Unsicherheit unterscheidet sich grundlegend von Situationen, in denen die Wahrscheinlichkeiten für zukünftige Ereignisse bekannt sind. Hier geht es weniger um die Berechnung eines expected value, sondern vielmehr um qualitative Einschätzungen und die Auswirkungen von cognitive biases. Entscheidungsträger müssen oft mit unvollständigen Informationen operieren und ihre Präferenzen und Toleranz gegenüber dem Unbekannten berücksichtigen. Dies kann bedeuten, dass selbst bei der gleichen Faktenlage unterschiedliche Individuen zu sehr unterschiedlichen Entscheidungen gelangen, basierend auf ihrer subjektiven Einschätzung der Ungewissheit und ihrer psychologischen Reaktion darauf.

Hypothetical Example

Stellen Sie sich vor, ein Startup-Unternehmen plant, ein völlig neues Produkt auf den Markt zu bringen, für das es keine vergleichbaren Vorgänger gibt. Das Unternehmen steht vor der Entscheidung, wie viel in Marketing und Produktion investiert werden soll.

Szenario: Es ist unklar, wie der Markt auf das Produkt reagieren wird, da es keine historischen Daten oder vergleichbare Produkte gibt, um die Kundennachfrage oder potenzielle Marktanteile zu prognostizieren. Die Wahrscheinlichkeit für Erfolg oder Misserfolg ist somit unbekannt.

Entscheidungsfindung unter Unsicherheit:

1. Identifikation der Unsicherheit: Die Hauptunsicherheit liegt in der Marktakzeptanz und der damit verbundenen Nachfrage.
2. Mögliche Strategien:
   • Konservativer Ansatz: Das Unternehmen könnte eine minimale Investition tätigen, um das Produkt als Pilotprojekt zu testen. Dies würde die potenziellen Verluste bei Misserfolg begrenzen, aber auch die potenziellen Gewinne bei großem Erfolg.
   • Aggressiver Ansatz: Das Unternehmen könnte eine hohe Anfangsinvestition tätigen, in der Hoffnung auf schnelle und breite Marktdurchdringung. Dies birgt ein höheres Risiko, falls das Produkt nicht angenommen wird.
3. Analysehilfen: Anstelle präziser Wahrscheinlichkeiten könnte das Unternehmen scenario analysis durchführen, um verschiedene Zukunftsszenarien (z.B. "Produkt ist ein Hit", "Produkt ist ein Flop", "Produkt ist ein Nischenprodukt") zu skizzieren und die Auswirkungen jeder Strategie unter diesen Extremen zu bewerten. Ein decision tree könnte auch genutzt werden, um die möglichen Entscheidungswege und deren Ergebnisse visuell darzustellen, selbst wenn die Wahrscheinlichkeiten der einzelnen Äste nicht genau bekannt sind, um die Struktur des Problems zu verdeutlichen.
4. Entscheidung: Basierend auf der Risikobereitschaft des Managements und den Ergebnissen der Szenarioanalyse würde eine Strategie gewählt.

In diesem Beispiel trifft das Unternehmen eine Entscheidung unter Unsicherheit, da die fehlende Datenbasis eine objektive Bestimmung der Wahrscheinlichkeiten unmöglich macht.

Practical Applications

Das Konzept der Entscheidungen unter Unsicherheit findet breite Anwendung in der Finanzwelt, der Wirtschaft und im Management:

• Portfolio Management: Investoren treffen Entscheidungen über die Zusammenstellung ihres Portfolios, auch wenn die zukünftige Performance einzelner Anlageklassen ungewiss ist. Hierbei spielen Strategien wie portfolio theory und asset allocation eine Rolle, die darauf abzielen, das Risiko durch diversification zu streuen, selbst wenn spezifische Marktereignisse unvorhersehbar sind.
• Finanzmärkte: Die Bewertung von Finanzinstrumenten, insbesondere komplexen Derivaten wie option pricing, erfordert oft Annahmen über zukünftige Volatilitäten, die mit Unsicherheit behaftet sind und über einfache Modelle wie das Black-Scholes model hinausgehen können.
• Zentralbankpolitik: Zentralbanken wie die Federal Reserve müssen geldpolitische Entscheidungen unter erheblicher wirtschaftlicher Unsicherheit treffen, beispielsweise hinsichtlich der zukünftigen Inflationsentwicklung oder der Reaktion der Märkte auf Zinsänderungen. Ihre regelmäßigen Berichte zur Finanzstabilität beleuchten oft diese Unsicherheitsfaktoren.
• Unternehmensstrategie: Unternehmen entscheiden über Investitionen in Fors²chung und Entwicklung, Markteintritte oder M&A-Transaktionen, ohne die genauen Erfolgschancen zu kennen. Strategische Planung muss hier flexible Ansätze für verschiedene mögliche Zukunftsszenarien entwickeln.
• Regulierung: Regulierungsbehörden stehen vor der Herausforderung, Rahmenbedingungen für Märkte zu schaffen, die stabil bleiben, auch wenn neue Technologien oder globale Ereignisse unvorhersehbare Risiken mit sich bringen.

Limitations and Criticisms

Obwohl die Analyse von Entscheidungen unter Unsicherheit für das Verständnis menschlichen Verhaltens und wirtschaftlicher Prozesse unerlässlich ist, gibt es auch Einschränkungen und Kritikpunkte:

• Subjektivität: Die Unfähigkeit, objektive Wahrscheinlichkeiten zuzuordnen, führt zu einer hohen Subjektivität der Entscheidungen. Dies kann es schwierig machen, rationale oder optimale Entscheidungen im klassischen Sinne zu definieren.
• Heuristiken und Verzerrungen: Menschen neigen dazu, unter Unsicherheit auf Heuristiken (Faustregeln) zurückzugreifen, die zu systematischen cognitive biases führen können, anstatt eine "perfekt rationale" Wahl zu treffen. Diese Verzerrungen können zu suboptimalen Ergebnissen führen.
• Messbarkeit: Die wahre Unsicherheit ist von Natur aus schwer zu messen oder zu modellieren. Viele ökonometrische Modelle versuchen, Unsicherheit durch die Integration von Volatilität oder nicht-parametrischen Ansätzen zu erfassen, können jedoch "fundamentale Unsicherheit" im Knight'schen Sinne oft nicht vollständig abbilden.
• Anreize und Game theory: In interaktiven Situationen, die durch Unsicherheit gekennzeichnet sind, kann es schwierig sein, die Anreize anderer Akteure vollständig zu verstehen oder deren Reaktionen vorherzusagen, selbst unter Verwendung von Ansätzen der game theory.
• Optimismus/Pessimismus: Die psychologischen Zustände von Optimismus oder Pessimismus können die Wahrnehmung von Unsicherheit und die daraus resultierenden Entscheidungen stark beeinflussen, was nicht immer zu den besten wirtschaftlichen Ergebnissen führt. Studien zeigen, dass bei Entscheidungen unter Unsicherheit die Qualität der Informationen und die menschliche Informationsverarbeitung selbst zu Einschränkungen führen können. Die traditionelle Annahme der market efficiency kann unter Be¹dingungen tiefer Unsicherheit herausgefordert werden.

Entscheidungen unter Unsicherheit vs. Entscheidungen unter Risiko

Der wesentliche Unterschied zwischen Entscheidungen unter Unsicherheit und Entscheidungen unter Risiko liegt in der Verfügbarkeit von Informationen über die Wahrscheinlichkeiten möglicher Ergebnisse.

Während bei Entscheidungen unter Risiko finanzielle Modelle präzise Erwartungswerte und Risikomaße berechnen können, erfordert die Entscheidungsfindung unter Unsicherheit einen stärker qualitativen und adaptiven Ansatz, da keine objektive statistische Basis für Vorhersagen existiert. Die Unwissenheit über zukünftige Ereignisse ist hier das bestimmende Merkmal.

FAQs

Was ist der Hauptunterschied zwischen Risiko und Unsicherheit?

Der Hauptunterschied liegt darin, ob die Wahrscheinlichkeiten für zukünftige Ergebnisse bekannt oder schätzbar sind. Bei Risiko sind die Wahrscheinlichkeiten bekannt, während sie bei Unsicherheit unbekannt sind.

Warum ist die Unterscheidung zwischen Risiko und Unsicherheit wichtig?

Diese Unterscheidung ist wichtig, weil sie unterschiedliche Ansätze zur Entscheidungsfindung und -bewertung erfordert. Unter Risiko können Sie mathematische Modelle anwenden, während unter Unsicherheit flexiblere, oft qualitative Strategien und die Berücksichtigung von cognitive biases notwendig sind.

Wie beeinflussen psychologische Faktoren Entscheidungen unter Unsicherheit?

Psychologische Faktoren wie risk aversion, Optimismus, Verlustaversion und verschiedene cognitive biases spielen eine große Rolle. Sie können dazu führen, dass Individuen unter Unsicherheit suboptimale Entscheidungen treffen, die nicht dem rein rationalen Modell entsprechen.

Können Entscheidungen unter Unsicherheit quantifiziert werden?

Echte Unsicherheit im Sinne von Frank Knight ist per Definition nicht quantifizierbar, da keine Wahrscheinlichkeiten zugewiesen werden können. Allerdings können Methoden wie scenario analysis oder robuste Optimierung Ansätze bieten, um die potenziellen Auswirkungen unter verschiedenen Annahmen zu bewerten, auch wenn genaue Wahrscheinlichkeiten fehlen. Im Kontext von capital markets und komplexen Finanzmodellen wird oft versucht, Unsicherheit durch implizite Volatilitäten oder Extremwerttheorie zu modellieren, auch wenn dies die eigentliche Unwissenheit nicht beseitigt.