Fuzzybasierte Controllinginstrumente

Entwicklung von unscharfen Ansätzen
1. Auflage 2001
ISBN: 978-3-8244-9049-3
Verlag: Deutscher Universitätsverlag

Buch, Deutsch, Band 273, 371 Seiten, Format (B × H): 133 mm x 203 mm, Gewicht: 448 g

Reihe: neue betriebswirtschaftliche forschung (nbf)

Controlling ist in starkem Maße Unsicherheitsbewältigung. Die Aufarbeitung von Unsicherheit und Unschärfe in Controllinginstrumenten wird in Theorie und Praxis bislang jedoch noch vernachlässigt.

Auf der Basis der Fuzzy-Set-Theorie stellt Magdalena Mißler-Behr das Anwendungspotenzial der unscharfen Mengen im Controlling dar. Die Autorin zeigt anhand der Controllinginstrumente Break-Even-Analyse, Szenariotechnik und Target Costing auf, wie deren immanente Unschärfe aufgearbeitet, modelliert und interpretiert werden kann. Die Wirksamkeit fuzzybasierter Instrumente wird in Fallstudien nachgewiesen.

Zielgruppe

Research

Autoren/Hrsg.

Mißler-Behr, Magdalena

Fachgebiete

• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Künstliche Intelligenz Fuzzy-Systeme
• Mathematik | Informatik Mathematik Numerik und Wissenschaftliches Rechnen Fuzzy-Set-Theorie
• Wirtschaftswissenschaften Betriebswirtschaft Unternehmensfinanzen Controlling, Wirtschaftsprüfung, Revision

Inhaltsverzeichnis

1 Motivation, Ziel und Aufbau der Arbeit.- 2 Controlling und Unschärfe.- 3 Unschärfe und ihre formale Abbildung durch unscharfe Mengen.- 4 Anwendungspotenzial der unscharfen Mengen im Controlling.- 5 Break-Even-Analyse.- 6 Szenarienauswahl.- 7 Target Costing.- 8 Zusammenfassung.- A Anhang zur Fallstudie der Szenarioanalyse.- A.1 Konsistenzmatrix.- A.2 Regelbasen.- A.2.1 Regelbasis zur Beurteilung der Konsistenz.- A.2.2 Regelbasen zur Beurteilung der Stabilität.- A.2.2.1 Regelbasis bei Änderung einer Deskriptorausprägung.- A.2.2.2 Regelbasis bei Änderung zweier Ausprägungen.- A.2.2.3 Regelbasis bei Änderung dreier Ausprägungen.- A.2.2.4 Regelbasis zur Beurteilung der Gesamtstabilität.- A.2.3 Regelbasen zur Beurteilung der Unterschiedlichkeit und Repräsentativität.- A.2.3.1 Regelbasis zur Beurteilung der Eignung als Extremszenario.- A.2.3.2 Regelbasis zur Beurteilung der Eignung als Extremszenario.- A.2.3.3 Regelbasis zur Beurteilung der Eignung als Zwischenszenario.- A.2.4 Regelbasen zur abschließenden Gesamtbewertung der Szenarien.- A.2.4.1 Regelbasis zur Beurteilung der Gesamteignung als Extremzentrum.- A.2.4.2 Regelbasis zur Beurteilung der Gesamteignung als mittleres Zentrum.- A.2.4.3 Regelbasis zur Beurteilung der Gesamteignung als Zwischenzentrum.- A.3 Quantile der Merkmale.- A.3.1 Quantilswerte der Konsistenzbewertungen.- A.3.2 Quantilswerte der Stabilitätsbewertungen.- A.3.3 Quantilswerte der Distanzbewertungen.- A.4 Zugehörigkeitsfunktionen der Merkmale.- A.4.1 Zugehörigkeitsfunktionen der Konsistenzbewertungen.- A.4.2 Zugehörigkeitsfunktionen der Stabilitätsbewertungen.- A.4.3 Zugehörigkeitsfunktionen der Distanzbewertungen.- A.5 Geordnete Ergebnislisten.- A.5.1 Geordnete Ergebnisliste zur Gesamteignung als Extremzentrum.- A.5.2 GeordneteErgebnisliste zur Gesamteignung als mittleres Zentrum.- A.5.3 Geordnete Ergebnisliste zur Gesamteignung als Zwischenzentrum.- A.6 Auszüge aus Distanzmatrizen.- A.6.1 Distanzen der Kandidaten für die Extremzentren.- A.6.2 Distanzen der Kandidaten für das mittlere Zentrum.- A.6.3 Distanzen der Kandidaten für die Zwischenzentren 3 und 4.- A.7 Beschreibung ausgewählter Szenarien mit Bewertungen.

Über Autor(innen)

Privatdozentin Dr. Magdalena Mißler-Behr lehrt am Institut für Statistik und Mathematische Wirtschaftstheorie der Universität Augsburg.