Entscheidungsanalyse (DA)

Was ist die Entscheidungsanalyse (DA)?

Die Entscheidungsanalyse (DA) ist eine Form der EntscheidungsfindungEthische EntscheidungsfindungEthische Entscheidungsfindung im Finanzwesen ist eine Ideologie der Entscheidungsfindung, die auf einer zugrundeliegenden Moralphilosophie von richtig und falsch beruht. Die ethische Entscheidungsfindung beinhaltet die Identifizierung und Bewertung aller Aspekte einer Entscheidung und die Ergreifung von Maßnahmen auf der Grundlage der Entscheidung, die das günstigste Ergebnis liefert.

Entscheidungsanalyse (DA)

Das Ziel der Entscheidungsanalyse ist es, sicherzustellen, dass Entscheidungen mit allen verfügbaren relevanten Informationen und Optionen getroffen werden. Ein Unternehmen kann sie beispielsweise nutzen, um Investitionsentscheidungen in Millionenhöhe zu treffen, oder eine Einzelperson kann sie nutzen, um über ihre Altersvorsorge zu entscheiden.

Als eine Form der Entscheidungsfindung können die Grundlagen der Entscheidungsanalyse genutzt werden, um eine Vielzahl von Problemen zu lösen, von komplexen Geschäftsfragen bis zu einfachen Alltagsproblemen.

Zusammenfassung

  • Die Entscheidungsanalyse beinhaltet die Identifizierung und Bewertung aller Aspekte einer Entscheidung und das Ergreifen von Maßnahmen auf der Grundlage der Entscheidung, die das günstigste Ergebnis liefert.
  • In der Entscheidungsanalyse werden Modelle verwendet, um die Vorteilhaftigkeit verschiedener Ergebnisse zu bewerten.
  • Entscheidungsbäume sind Modelle, die die Wahrscheinlichkeit verschiedener Ergebnisse im Vergleich zu Alternativen darstellen.

Wie die Entscheidungsanalyse funktioniert

Die Entscheidungsanalyse ermöglicht es Unternehmen, die möglichen Ergebnisse verschiedener Entscheidungen zu bewerten und zu modellieren, um die richtige Vorgehensweise zu bestimmen. Um effektiv zu sein, muss das Unternehmen mehrere Aspekte eines Problems verstehen, um eine fundierte Entscheidung treffen zu können.

Die Analyse umfasst das Verständnis verschiedener Ziele, Ergebnisse und Ungewissheiten, einschließlich der Verwendung von Wahrscheinlichkeiten, um das erwartete Ergebnis verschiedener Entscheidungen zu messen.

Einer der wichtigsten Aspekte ist die Formulierung des Problems in einer Weise, die eine weitere Analyse ermöglicht. Das Framing ist typischerweise der erste Teil der Entscheidungsanalyse und beinhaltet die Schaffung eines Rahmens, um das Problem aus mehreren Perspektiven zu bewerten. Sie können Opportunitätsaussagen, Aktionspunkte und Erfolgsmaßstäbe enthaltenSchlüssel-Leistungsindikatoren (KPIs)Schlüssel-Leistungsindikatoren (KPIs) sind Messgrößen, mit denen die Leistung einer Organisation im Hinblick auf das Erreichen bestimmter Ziele regelmäßig verfolgt und bewertet werden kann. Sie werden auch verwendet, um die Gesamtleistung eines Unternehmens zu messen.

Ist der Rahmen erst einmal abgesteckt, kann ein Modell entwickelt werden, um die Vorteilhaftigkeit der verschiedenen Ergebnisse zu bewerten. Beispiele für Modelle sind Entscheidungsbäume und Einflussdiagramme.

Entscheidungsbäume

Nach der Erstellung eines Rahmens zur Bewertung eines Problems werden in der Regel Modelle verwendet, um die Ergebnisse verschiedener Entscheidungen zu bewerten. Modelle sind visuelle Darstellungen der erwarteten Ergebnisse und werden verwendet, um Entscheidungen im Vergleich zu anderen Alternativen zu veranschaulichen.

Durch die Modellierung der verschiedenen erwarteten Ergebnisse und ihrer Wahrscheinlichkeiten können Unternehmen dann die Entscheidung auswählen, die ein günstiges Ergebnis liefert.

Eines der gebräuchlichsten Modelle in der Entscheidungsanalyse sind Entscheidungsbäume, d.h. baumförmige Modelle mit „Ästen“, die potenzielle Ergebnisse darstellen.

Entscheidungsbäume werden verwendet, weil sie einfach zu verstehen sind und einen wertvollen Einblick in ein Problem bieten, indem sie die Ergebnisse, Alternativen und Wahrscheinlichkeiten der verschiedenen Entscheidungen darstellen. So lässt sich leicht beurteilen, welche Entscheidung zum günstigsten Ergebnis führt.

Erwartungswert (EV)

Nach der Konstruktion eines Modells ist es wichtig, den Erwartungswert (EV)ErwartungswertErwartungswert (auch als EV, Erwartung, Durchschnitt oder Mittelwert bezeichnet) ist ein langfristiger Durchschnittswert von Zufallsvariablen. Der Erwartungswert gibt auch an, welche Entscheidung zu dem günstigsten Ergebnis führt.

Erinnern Sie sich daran, dass die Entscheidungsbäume alle möglichen Ergebnisse im Vergleich zu den Alternativen liefern. Durch die Berechnung des Erwartungswertes können wir die durchschnittlichen Ergebnisse aller Entscheidungen beobachten und dann eine fundierte Entscheidung treffen.

Um den Erwartungswert zu berechnen, benötigen wir die Wahrscheinlichkeit jedes Ergebnisses und den daraus resultierenden Wert. Die Formel für den Erwartungswert lautet wie folgt:

EV = (Wahrscheinlichkeit A * Erwartete Auszahlung A) + (Wahrscheinlichkeit B * Erwartete Auszahlung A)

Diese Formel geht davon aus, dass eine Geschäftsentscheidung zwei Ergebnisse hat – Erfolg oder Misserfolg. Jedes Ergebnis kann durch die Wahrscheinlichkeit A oder B dargestellt werden. Die erwartete Auszahlung bezieht sich auf den Gewinn oder Verlust, der bei jedem Ergebnis erwartet wird.

Wenn mehrere Entscheidungen zu treffen sind, berechnet ein Unternehmen den erwarteten Wert für jede Entscheidung, um festzustellen, welche am günstigsten ist.

Real-World-Beispiel

Angenommen, ein Bekleidungsgeschäft eröffnet einen zweiten Standort und möchte entscheiden, ob es in San Francisco oder New York eröffnet. Die Eröffnung eines Standorts in einer der beiden Städte ist mit unterschiedlichen Investitionsausgaben verbunden.InvestitionsausgabenInvestitionsausgaben sind Mittel, die ein Unternehmen für den Kauf, die Verbesserung oder die Instandhaltung langfristiger Vermögenswerte verwendet, um verschiedene Erfolgsquoten zu verbessern und nachzuweisen.

Bevor wir einen Entscheidungsbaum konstruieren, müssen wir relevante Daten sammeln:

Entscheidungsanalyse - Beispieltabelle

Nach dem Sammeln von Daten können wir den Entscheidungsbaum auf der Grundlage jeder Entscheidung konstruieren:

Entscheidungsbaum

Für jede Entscheidung enthält der Entscheidungsbaum auch numerische Daten zur Berechnung des erwarteten Wertes. Die Quadrate stehen für die Entscheidungen und die Kreise für die Ergebnisse. Die Linien, die sich von den Quadraten aus verzweigen, sind mögliche Entscheidungen, während die Linien, die sich von den Kreisen aus verzweigen, die erwarteten Ergebnisse darstellen.

Das Modell enthält auch die Kosten, die mit der Eröffnung jedes Standorts verbunden sind. Um in San Francisco zu eröffnen, muss das Geschäft 2 Millionen Dollar investieren, während ein Standort in New York eine Investition von 5 Millionen Dollar erfordert.

Die erwarteten Auszahlungsbeträge stellen die potenziellen Einnahmen dar, wenn das Geschäft erfolgreich ist, oder den potenziellen Verlust, wenn das Geschäft scheitert.

Um zu beurteilen, welche Entscheidung günstiger ist, berechnen wir den Erwartungswert für jede Entscheidung.

EV = (Wahrscheinlichkeit A * Erwartete Auszahlung A) + (Wahrscheinlichkeit B * Erwartete Auszahlung A)
  • EV (San Francisco) = (0.4 * $15.000.000) + (0,6 * -$4.000.000) = $3.600.000
  • EV (New York) = (0,3 * $30.000.000) + (0.7 * -$10.000.000) = $8.300.000

Dann müssen wir die anfänglichen Kapitalausgaben abziehen, um den Nettogewinn/-verlust zu ermitteln:

  • San Francisco: $3.600.000 – $2.000.000 = $1.600.000
  • New York: 8.300.000 $ – 5.000.000 $ = 3.300.000 $
  • Nachdem wir den erwarteten Wert jedes Ergebnisses berechnet haben, können wir sie vergleichen, um zu sehen, welches Ergebnis vorzuziehen ist. In diesem Fall scheint die Eröffnung eines Geschäfts in New York zu einem höheren Nettogewinn zu führen als ein Geschäft in San Francisco.

    Zusätzliche Ressourcen

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