Springer Robuste Entscheidungen: Optimale Auswahl im Rahmen weicher Modelle: 1 (Statistische Beihefte/Statistical Monographs, 1)

Ausgangspunkt der vorliegenden Arbeit ist einerseits die in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften heute weitverbreitete Ein sicht, daß die für die Anwendung eines bestimmten Entscheidungs modells notwendigen Kenntnisse in aller Regel nur schwer be schaffbar sind. Im allgemeinen hat man nur vage und mit Unsicher heiten und Ungenauigkeiten behaftete Informationen. Andererseits werden die mit bestimmten Entscheidungsmodellen einhergehenden optimalen Verfahren häufig deshalb kritisiert, weil sie schon bei geringen Abweichungen von den Modellannahmen erheblich an Optima1ität verlieren. Gerade bei unvollkommener Information ist also die "Robustheit" eines Verfahrens von ausschlaggebender Bedeutung. Ziel der folgenden Untersuchungen ist es, ein sogenanntes Gpund modell robuster Entsaheidungen zu entwickeln. Dieses aufbau orientierte Grundmodell soll die Struktur jener Entscheidungs situationen zum Ausdruck bringen, in denen Entscheidungen mit unsicherem Ergebnis gefällt werden müssen und in denen der Ent scheidungsträger eine "robuste" Entscheidung anstrebt. Eine derartige Entscheidung ist dadurch gekennzeichnet, daß der Ent scheidungsträger bereit ist, einen bestimmten Verlust an Opti ma1ität zu zahlen, um dafür ein gewisses Maß an Sicherheit vor unerwünschten Konsequenzen zu gewinnen.