E-Lehre
...MEH
...MEH
Bayes‘sches Theorem
...
Exponentielle Nutzenfunktion
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additive Nutzenfunktion
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Erwartungsnutzenmodell
.
Tradeoff bei additiver Nutzenfunktion ausrechnen
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Zusammenfassung Nutzenfunktionen
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Stochastische Dominanz Prämissen
- Allle Zustandswahrscheinlichkeiten bzw. Wahrscheinlichkeits-verteilungen sind bekannt
- Nur ein Ziel ist relevant
- Die Nutzenfunktion ist monoton (SD 1. Grades) bzw. monoton und konkav (SD 2. Grades)
Sonderfälle von Dominanz
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Roll-back-Verfahren
Der Entscheidungsbaum wird von rechts nach links „aufgerollt“. Hierbei wird in jedem Entscheidungsknoten die jeweils beste Handlungsalternative markiert und mit den Ergebnissen dieser Handlungsalternative weitergerechnet.
optimierung des Basisfalls
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optimierung des Investitionsfalls
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Risikoprämie für systematisches Risiko
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Risikoprämie für unsystematisches Risiko
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Erwartungswert
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Standardabweichung
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Korrelationskoeffizient
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Kovarianz
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Bewertungskalkül
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unvollständige information über wahrscheinlichkeiten: wahrscheinlichkeitsspanne
- Zur Lösung dieses LP-Ansatzes werden aus den gegebenen Wahrscheinlichkeitsintervallen ([20 %, 30 %], [40 %, 60 %], [20 %, 40 %]) zunächst die kleinsten Wahrscheinlichkeiten angenommen. Falls die Überprüfung zeigt, dass die Nebenbedingung „Summe aller pi gleich 1“ nicht eingehalten wird, wird schrittweise innerhalb der Intervallgrenzen an der Stelle die Wahrscheinlichkeit erhöht, an der sich rechnerisch der kleinste Wert ergibt(das ist da wo vor dem p der kleinste Wert steht!) Wenn die Nebenbedingung erfüllt ist, zeigtsich, ob Dominanz vorliegt
- Wenn das Ergebniss GRÖßER 0 ist dann dominiert "a" "b")
- Dann das gleiche nochmal nur diesesmal Maximieren
- wenn das Ergebniss KLEINER 0 ist dann dominiert "b" "a"
Risikoprofile
Es fängt immer an mit
100<x 100% dann
100 <= x < 120 80%
1. Grades : Nutzenfunktion monoton
2. Grades: Nutzenfunktion konkav und monoton
likelihoods
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Cartes-fiches
Bayes‘sches Theorem
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Exponentielle Nutzenfunktion
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additive Nutzenfunktion
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Erwartungsnutzenmodell
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Tradeoff bei additiver Nutzenfunktion ausrechnen
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Zusammenfassung Nutzenfunktionen
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Stochastische Dominanz Prämissen
- Allle Zustandswahrscheinlichkeiten bzw. Wahrscheinlichkeits-verteilungen sind bekannt
- Nur ein Ziel ist relevant
- Die Nutzenfunktion ist monoton (SD 1. Grades) bzw. monoton und konkav (SD 2. Grades)
Sonderfälle von Dominanz
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Roll-back-Verfahren
Der Entscheidungsbaum wird von rechts nach links „aufgerollt“. Hierbei wird in jedem Entscheidungsknoten die jeweils beste Handlungsalternative markiert und mit den Ergebnissen dieser Handlungsalternative weitergerechnet.
optimierung des Basisfalls
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optimierung des Investitionsfalls
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Risikoprämie für systematisches Risiko
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Risikoprämie für unsystematisches Risiko
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Erwartungswert
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Standardabweichung
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Korrelationskoeffizient
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Kovarianz
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Bewertungskalkül
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unvollständige information über wahrscheinlichkeiten: wahrscheinlichkeitsspanne
- Zur Lösung dieses LP-Ansatzes werden aus den gegebenen Wahrscheinlichkeitsintervallen ([20 %, 30 %], [40 %, 60 %], [20 %, 40 %]) zunächst die kleinsten Wahrscheinlichkeiten angenommen. Falls die Überprüfung zeigt, dass die Nebenbedingung „Summe aller pi gleich 1“ nicht eingehalten wird, wird schrittweise innerhalb der Intervallgrenzen an der Stelle die Wahrscheinlichkeit erhöht, an der sich rechnerisch der kleinste Wert ergibt(das ist da wo vor dem p der kleinste Wert steht!) Wenn die Nebenbedingung erfüllt ist, zeigtsich, ob Dominanz vorliegt
- Wenn das Ergebniss GRÖßER 0 ist dann dominiert "a" "b")
- Dann das gleiche nochmal nur diesesmal Maximieren
- wenn das Ergebniss KLEINER 0 ist dann dominiert "b" "a"
Risikoprofile
Es fängt immer an mit
100<x 100% dann
100 <= x < 120 80%
1. Grades : Nutzenfunktion monoton
2. Grades: Nutzenfunktion konkav und monoton
likelihoods
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