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Behavioral Risk Management

Behavioral Risk Management
Über dieses Buch
  • Art: Diplomarbeit
  • Autor: Daniel Noack
  • Abgabedatum: März 2007
  • Umfang: 122 Seiten
  • Dateigröße: 693,3 KB
  • Note: 1,7
  • Institution / Hochschule: Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main Deutschland
  • Bibliografie: ca. 145
  • ISBN (eBook): 978-3-8366-1663-8
  • Sprache: Deutsch
  • Prämierung:
  • Arbeit zitieren: Noack, Daniel März 2007: Behavioral Risk Management, Hamburg: Diplomica Verlag
  • Schlagworte: Behavioral Finance, Entscheidungsheuristik, Prospect Theory, Corporate Risk Management, Experimental Economics

Diplomarbeit von Daniel Noack

Einleitung:

Wir leben in einer komplexen Welt und werden jeden Tag von einer unglaublichen Anzahl von Informationen überflutet. Die rationale Entscheidungstheorie nimmt an, dass Menschen all diese Informationen verarbeiten und auf ihrer Basis objektiv Entscheidungen treffen können. Die menschliche Fähigkeit zur Informationsverarbeitung ist jedoch quantitativ beschränkt und die notwendigen Vereinfachungen um das Leben effizienter zu meistern, können in Abweichungen von der Rationaltheorie oder ihren Annahmen resultieren. Diese Abweichungen können bei allen Urteilen und Entscheidungen des täglichen Lebens geschehen, besonders relevant sind sie jedoch in risikobehafteten Urteils- und Entscheidungssituationen.

Die allgemeine Erkenntnis der Irrationalitäten des menschlichen Entscheidungsverhaltens basiert auf einer Vielzahl anekdotischer, experimenteller und psychologischer Erkenntnisse, sowie abstrahierenden Entscheidungsmodellen. Diese Erkenntnisse sind bisher mit Hinsicht auf das Risiko Management jedoch kaum systematisch betrachtet und eingeordnet worden.

Zentrales Ziel dieser Diplomarbeit ist es daher, die für das Risiko Management aus dem individuellen, irrationalen Urteils- und Entscheidungsverhalten erwachsenden relevanten Erklärungsansätze und Theorien zu identifizieren, diese im menschlichen Urteils- und Entscheidungsprozess einzuordnen und so ein fundiertes, theoretisches Gerüst zu schaffen. Eine umfassende Darstellung des theoretischen Gerüsts, wie sie als Grundlage weiterer Forschung und zur wertgenerierenden Anwendung der Erkenntnisse im individuellen und unternehmerischen Risiko Management benötigt wird, liegt bislang nicht vor.

Ein Einblick in die Implikationen des dargestellten Theoriengerüsts wird am Ende dieser Diplomarbeit zur Erklärung des Verhaltens auf Versicherungsmärkten genutzt. Da der Einfluss verhaltenswissenschaftlicher Theorien für Versicherungsmärkte in einem weitaus höheren Maße erforscht ist, als für das unternehmerische Risiko Management, wird für Unternehmen betrachtet, durch welche Vorgehensweisen sie Risiken aus Urteils- und Entscheidungsfehlern erkennen und minimieren können.

Die Betrachtung beginnt mit der Beschreibung der Grundzüge des Risiko Managements (Kapitel 2) und der rationalen Entscheidungstheorie (Kapitel 3). Anschließend wird die Basis jeder Entscheidungsfindung, nämlich die Wahrnehmung und Beurteilung von Informationen, in Kapitel 4 betrachtet. Kapitel 5 beschreibt die menschliche Vorgehensweise bei der Entscheidungsfindung und dabei den Einfluss psychologischer Bedürfnisse. Aus den im Schwerpunkt dieser Arbeit stehenden Erkenntnissen zur Informationswahrnehmung, -bewertung und Entscheidungsfindung werden anschließend Implikationen für den Versicherungsmarkt (Kapitel 6) und für das Risiko Management von Unternehmen (Kapitel 7), welches durch das Urteils- und Entscheidungsverhalten der ausführenden Personen bestimmt wird, abgeleitet. Kapitel 8 fasst die Ergebnisse dieser Diplomarbeit zusammen.

Inhaltsverzeichnis:

1. EINLEITUNG 5
2. RISIKOBEGRIFF UND RISIKO MANAGEMENT 7
2.1 Risikobegriff und Risikoarten 7
2.1.1 Risikobegriff 7
2.1.2 Risikoarten 7
2.2 Risiko Management 8
3. GRUNDZÜGE DER RATIONAL-BASIERTEN ENTSCHEIDUNGSTHEORIE 10
3.1 Rationalität als Grundannahme 10
3.2 Klassische Entscheidungstheorien 12
3.2.1 Erwartungswert 12
3.2.2 Erwartungsnutzen 12
3.3 Axiomatik der Erwartungsnutzentheorie 15
4. WAHRNEHMUNG VON RISIKOINFORMATIONEN 18
4.1 Urteilsheuristik - Definition und Begriffsabgrenzung 18
4.2 Verfügbarkeitsheuristik 20
4.2.1 Definition 20
4.2.2 Erfahrungsbedingte Verfügbarkeit 20
4.2.3 Gedächtnisbedingte Verfügbarkeit 21
4.2.4 Vorstellungskraftbedingte Verfügbarkeit 22
4.2.5 Scheinkorrelationen 23
4.3 Repräsentativitätsheuristik 24
4.3.1 Definition 24
4.3.2 Vernachlässigung der Basisrate 24
4.3.3 Mangelnde Berücksichtigung der Stichprobengröße 25
4.3.4 Fehlwahrnehmung von Zufälligkeiten 25
4.3.5 Fehlbewertung verknüpfter Ereignisse 27
4.3.6 Vernachlässigung der Aussagekraft von Informationen 28
4.3.7 Vernachlässigung der Regression zum Mittelwert 29
4.3.8 Beurteilung der persönlichen Repräsentativität 30
4.4 Ankerheuristik 31
4.4.1 Definition 31
4.4.2 Mangelhafte Anpassung des expliziten Ankerwerts 32
4.4.3 Mangelhafte Anpassung des impliziten Ankers 33
4.4.4 Überschätzung der Wahrscheinlichkeit verknüpfter Ereignisse 34
4.4.5 Übersteigerte Urteilssicherheit / Overconfidence 35
4.4.6 Ankereffekte in Gruppen 37
4.5 Mentale Buchführung 38
4.6 Vermeidung kognitiver Dissonanz 39
4.7 Zusammenfassung und Einordnung 41
5. RISIKOBEWERTUNG UND PSYCHOLOGISCHE BEDÜRFNISSE BEI DER ENTSCHEIDUNGSFINDUNG 44
5.1 (Experimentelle) Hintergründe der Prospect Theory 44
5.1.1 Gewissheitseffekt 44
5.1.2 Spiegelungseffekt 45
5.1.3 Wahrscheinlichkeitsbedingte Versicherung 46
5.1.4 Isolierungseffekt 47
5.2 Prospect Theory 48
5.2.1 Bearbeitung und Evaluation von Informationen 48
5.2.2 Wertfunktion v 49
5.2.3 Wahrscheinlichkeitsgewichtungsfunktion 51
5.2.4 Cumulative Prospect Theory 53
5.3 Nachweis der Prospect Theory im Entscheidungsverhalten 55
5.3.1 Einführung 55
5.3.2 Eigenkapitalprämie 55
5.3.3 Dispositionseffekt 55
5.3.4 Status Quo Bias, Verlustaversion und Besitztumseffekt 56
5.3.5 End-Of-The-Day Effekt 58
5.3.6 Sunk Cost Effekt 59
5.4 Framing: Der Einfluss des Handlungsrahmens 60
5.4.1 Definition 60
5.4.2 Kontextbezogenes Framing 60
5.4.3 Aufgabenbezogenes Framing 64
5.4.4 Hedonic Editing 65
5.5 Vermeidung von Ambiguität 66
5.6 Enttäuschung, Reue und Angst 68
5.6.1 Disappointment Theory 68
5.6.2 Regret Theory 71
5.6.3 Risiko als Emotion, insbesondere Angst 73
5.7 Selbst-Kontrolle 77
5.8 Herdenverhalten und Informationskaskaden 78
5.9 Zusammenfassung und Einordnung 81
6. VERSICHERUNGSMÄRKTE IM LICHTE BEHAVIORALISTISCHER THEORIEN 84
6.1 Einführung 84
6.2 Urteilsfehler und -verzerrungen bei der Risikoeinschätzung 84
6.3 Übersteigerte Urteilssicherheit bei Versicherungsnehmern 87
6.4 Ambiguität in Versicherungsunternehmen 91
6.4.1 Ambiguität hinsichtlich Verlustwahrscheinlichkeiten 91
6.4.2 Ambiguität hinsichtlich Verlustwahrscheinlichkeiten und -höhen 94
6.5 Ausgestaltung von Versicherungsverträgen 96
7. UNTERNEHMERISCHES RISIKO MANAGEMENT IM LICHTE BEHAVIORALISTISCHER THEORIEN 99
7.1 Einordnung von Risiko Management 99
7.1.1 Überblick 99
7.1.2 Urteilsverzerrungen: Das Beispiel von Sony 100
7.1.3 Verhalten von Finanzanalysten 102
7.2 Handlungsmöglichkeiten und -empfehlungen 103
7.2.1 Aufbau und Relevanz eines Behavioral Risk Management Systems 103
7.2.2 Empfehlungen für die Entwicklung von Entscheidungsregeln 107
8. ZUSAMMENFASSUNG 111
LITERATURVERZEICHNIS 114
EHRENWÖRTLICHE VERSICHERUNG 124

Textprobe:

Kapitel 5.4.2.2, Wahrscheinlichkeiten:

Das Framing von Wahrscheinlichkeiten lässt sich an dem bereits für die Illustration des Isolierungseffekts, der als ein Grundbaustein der Prospect Theory dient, genutzten Beispiels veranschaulichen.

Jedes der beiden Beispiele wird einer anderen Gruppe von Experimentteilnehmern zur Entscheidung vorgelegt. Die Experimentteilnehmer der ersten Gruppe nehmen an einem zweistufigen Spiel teil. In der ersten Stufe endet das Spiel mit einer Wahrscheinlichkeit von 75% ohne Gewinn, mit 25prozentiger Wahrscheinlichkeit geht das Spiel in eine zweite Runde. In der zweiten Runde haben die Experimentteilnehmer die Wahl zwischen einer Lotterie A mit sicherem Gewinn von 30 USD und Lotterie B, die mit 80prozentiger Wahrscheinlichkeit 45 USD auszahlt. Die Experimentteilnehmer mussten jedoch bereits vor der ersten Runde festlegen, welche Lotterie sie spielen würden, wenn sie die zweite Runde erreichten. 74% der Experimentteilnehmer der ersten Gruppe wählten Lotterie A.

Die Experimentteilnehmer der zweiten Gruppe konnten zwischen Lotterie C, welche mit 25prozentiger Wahrscheinlichkeit 30 USD ausschüttet und Lotterie D, die mit 20prozentiger Wahrscheinlichkeit 45 USD ausschüttet, wählen. 58% der Experimentteilnehmer entscheiden sich für Lotterie D.

Die Formulierung der Wahrscheinlichkeiten verändert also auf Grund unterschiedlicher Bewertung von Wahrscheinlichkeiten über die Wahrscheinlichkeitsgewichtungsfunktion die Entscheidung.

Tversky / Kahneman 1981 konnten in weiteren Experimenten betrachten, dass die Höhe der Wahrscheinlichkeiten auf der ersten Stufe eines Spiels das Ergebnis dennoch stark beeinflussen kann, wenn die Wahrscheinlichkeit nur klein genug ist. Beträgt die Wahrscheinlichkeit in der ersten Stufe des Spiels in die zweite Stufe zu kommen beispielsweise nur 10 Prozent oder weniger, wird die erste Stufe der Lotterie stark berücksichtigt. Dieser Effekt, der auch Subcertainy Effect genannt wird, konnte beispielsweise durch Tversky / Kahneman 1981 in einem Experiment zu Heilungsoptionen für Krankheiten feststellen.

Handlungsergebnisse Die Formulierung der Ergebnisse identischer Handlungen einerseits als Gewinne, und andererseits als Verluste beeinflussen, wie Tversky / Kahneman 1981 zeigen, die Entscheidungsfindung.

Sie stellen eine Gruppe von Experimentteilnehmer vor das folgende Entscheidungsproblem: Die USA bereiten sich auf eine Seuche vor, die 600 Menschen töten wird. Zur Bekämpfung der Seuche wurden zwei Bekämpfungsprogramme entwickelt zwischen denen sich die Experimentteilnehmer entscheiden sollen.

Wird Programm A durchgeführt werden sicher 200 Menschen gerettet. Bei der Durchführung von Programm B besteht eine Wahrscheinlichkeit von 33,3%, dass 600 Menschen geheilt werden, und von 66,6%, dass niemand geheilt wird.

In diesem Setting entscheiden sich 72% für die Durchführung von Programm A.

Tversky / Kahneman 1981 formulieren das Setting für eine zweite Gruppe um: Die USA bereiten sich auf eine Seuche vor, die 600 Menschen töten wird. Zur Bekämpfung der Seuche wurden zwei Bekämpfungsprogramme entwickelt zwischen denen sich die Experimentteilnehmer entscheiden sollen.

Wird Programm C durchgeführt sterben mit Sicherheit 400 Menschen. Bei Durchführung von Programm D besteht eine Wahrscheinlichkeit von 33,3%, dass niemand stirbt. Mit Wahrscheinlichkeit 66,6% sterben 600 Menschen.

Die Mehrzahl der Experimentteilnehmer (78%) entscheidet sich für Programm D. Im zweiten Setting nehmen die Experimentteilnehmer die Entscheidungssituation als Verlustsituation wahr, in der sie zur Risikofreude in der Hoffnung, dass weniger Menschen sterben müssen, tendieren. „The certain dead of 400 people is less acceptable than the two-in-three chance that 600 will die“. Im Gegensatz dazu steht das erste Setting. Hier ist es für den Menschen unakzeptabel die sichere Möglichkeit, 200 Leben zu retten, für die Chance mit 33,3% 600 Menschen zu retten, aufzugeben.

Die positive Formulierung der Entscheidungssituation führt gemäß Fagley / Miller 1987 zu Risikoaversion, während eine negative Formulierung zur Risikofreude führt.

Aufgabenbezogenes Framing:

Laut Stanovich / West 2000 können Menschen auf zwei Arten Informationen verarbeiten. In Abhängigkeit von ihren persönlichen Fähigkeiten nehmen sie Informationen entweder automatisch und holistisch oder kontrolliert und analytisch auf. Automatisch und holistisch handelnde Menschen sind dabei in ihren Entscheidungen besonders durch den Kontext der Entscheidung beeinflussbar.

McElroy / Seta 2003 untersuchten die Vermutung, dass sich durch Veränderungen der persönlichen Relevanz eines Entscheidungsproblem, auch das Vorgehen der Menschen verändert. Dazu benutzen sie das zuvor beschriebene Experiment zur Auswahl von Programmen zur Seuchenbekämpfung von Tversky / Kahneman 1981.

McElroy / Seta 2003 führen das Experiment mit Studenten durch und erklären den Studenten, dass dieses Experiment durchgeführt wird, um ihre Entscheidungsfähigkeiten zu überprüfen. Hintergrund der Überprüfung der Entscheidungsfähigkeit ist eine Überlegung der Universität, ob es notwendig ist einen zusätzlichen, verpflichteten Entscheidungstheorie-Kurs ab dem nächsten Jahr (Gruppe 1) bzw. beginnend in zehn Jahren (Gruppe 2) einzuführen.

Bei der Durchführung des Experiments zur Seuchenbekämpfung von Tversky / Kahneman 1981 besitzen die Informationen zum geplanten Verhalten der Universität für die Experimentteilnehmer der Gruppe 2 keine persönliche Relevanz. Sie handeln auf Basis automatischer und holistischer Methoden. Experimentteilnehmer entscheiden sich im ‚Gewinnfall’ für Risikoaversion und im ‚Verlustfall’ für Risikofreude.

Die persönliche Betroffenheit durch einen verpflichtenden Entscheidungstheorie-Kurs, wenn die Ergebnisse des Experiments die Leitung der Universität nicht überzeugen, ist in der zweiten Gruppe nur gering. Die höhere Betroffenheit der Gruppe 1 verändert auch die Entscheidung im Experiment. Sowohl im ‚Gewinnfall’, als auch im ‚Verlustfall’ verhält sich die Mehrheit der Experimentteilnehmer risikoavers und zeigt so ein konsistentes Verhalten. Die höhere persönliche Betroffenheit führt also zur Anwendung eines analytischen und kontrollierten Vorgehens.

Ähnliches zeigen auch die Ergebnisse von Fagley / Miller 1987. Sie ließen Experimentteilnehmer das Experiment zur Seuchenbekämpfung von Tversky / Kahneman 1981 durchlaufen, nachdem sie ein mathematisches Training erhielten. Dabei stellten sie Risikoaversion für den ‚Gewinnfall’ fest, jedoch keine Risikofreude für den ‚Verlustfall’. Gleichzeitig stellten sie fest, dass viele Studenten angaben zwischen den Entscheidungsmöglichkeiten indifferent zu sein.

Verändert man also den Frame einer Aufgabe hinsichtlich Motivation und Wissen der Experimentteilnehmer, verändert dies auch die Handlungsergebnisse.

Arbeit zitieren:
Noack, Daniel März 2007: Behavioral Risk Management, Hamburg: Diplomica Verlag

Schlagworte:
Behavioral Finance, Entscheidungsheuristik, Prospect Theory, Corporate Risk Management, Experimental Economics

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