Entscheidungsfindung unter Risiko

Entscheidungsfindung unter Risiko ist der Prozess der Wahl der besten Alternative in einer Situation, in der das Ergebnis nicht nur von den Handlungen des Entscheidungsträgers (ET), sondern auch von zufälligen Faktoren abhängt, deren Wahrscheinlichkeit bekannt ist oder vernünftig geschätzt werden kann. Solche Situationen sind durch unvollständige Sicherheit gekennzeichnet: Die möglichen Ergebnisse sind bekannt, aber das Resultat einer bestimmten Wahl ist nicht vollständig vorbestimmt, sondern nur mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit.

Merkmale einer Risikosituation

Zu den Bedingungen einer Risikosituation gehören Aufgaben, bei denen:

• die möglichen Umweltzustände (Szenarien) bekannt und aufzählbar sind;
• jedem Zustand eine numerische Eintrittswahrscheinlichkeit zugeordnet werden kann;
• das Ergebnis der Wahl eine Zufallsvariable ist, die von der kombinierten Wirkung der Entscheidung und des eingetretenen Umweltzustands abhängt.

Im Gegensatz zur vollständigen Sicherheit, bei der das Ergebnis eindeutig ist, und zur Unsicherheit, bei der die Wahrscheinlichkeiten unbekannt sind, ermöglichen Risikosituationen die Anwendung numerischer Schätzungen, die auf probabilistischen Annahmen basieren.

Grundlegende Entscheidungskriterien unter Risiko

• Erwartungswert-Kriterium (Bayes-Prinzip) – es wird die Alternative mit dem höchsten gewichteten Durchschnitt des Ergebnisses gewählt.
• Savage-Kriterium (Minimax-Regret-Prinzip) – berücksichtigt nicht die absolute Effizienz, sondern den maximal möglichen „Schaden“ (Bedauern), der durch die Nichtwahl der optimalen Entscheidung in jedem Zustand entsteht.
• Hurwicz-Kriterium – kombiniert Pessimismus und Optimismus.
• Entropie-Kriterium – berücksichtigt den Grad der Unsicherheit der Wahrscheinlichkeitsverteilung und zielt darauf ab, das Informationsrisiko der Wahl zu verringern​.
• Germeier-Kriterium – zielt auf die Minimierung von Verlusten ab, insbesondere bei Aufgaben, bei denen die Folgen eines Fehlers kritisch sind.

Die Wahl des Kriteriums hängt von den verhaltensbezogenen Merkmalen des Entscheidungsträgers ab: Risikobereitschaft, Verantwortungsgrad, Ziel der Analyse (Maximierung des Gewinns, Minimierung der Verluste, Stabilität des Ergebnisses).

Subjektive Wahrscheinlichkeitsschätzung

Subjektive Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden vom Entscheidungsträger auf der Grundlage von Erfahrung, Urteilen und Experteninformationen gebildet. Dies ist besonders relevant in Situationen, in denen keine statistischen Daten vorliegen oder die Wahrscheinlichkeit von Ereignissen nicht objektiv gemessen werden kann. Subjektive Wahrscheinlichkeiten werden analog zu objektiven verwendet, erfordern jedoch eine sorgfältige Überprüfung und Abstimmung im Rahmen des Entscheidungsprozesses.

Instrumente und Darstellung von Entscheidungen

• Ergebnismatrix (Auszahlungsmatrix) – stellt die Bewertung der Ergebnisse für alle Kombinationen von „Alternative × Umweltzustand“ dar;
• Entscheidungsbäume – veranschaulichen aufeinanderfolgende Entscheidungen und Wahrscheinlichkeiten in jeder Phase;

• Nutzenfunktionen – ermöglichen es, nicht nur das Ergebnis, sondern auch die subjektive Einstellung des Entscheidungsträgers dazu zu berücksichtigen.

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