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RISIKO MANAGER 09.2015

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10 Ausgabe 09/2015

10 Ausgabe 09/2015 Auszug aus World3-Modell t Abb. 02 gebaut und mit einer Art spielerischen Erlebens werden die Konsequenzen von Entscheidungen transparent gemacht. Die Analyse der relevanten Systemkomponenten im Nachgang von simulierten Entscheidungssituationen zeigt die systemischen Wirkzusammenhänge auf. Beispiele derartiger Erklärungsmodelle sind Fish Banks [vgl. Whelan 1994 sowie Ford 1999] oder das Beer Game [Vgl. Sterman 1989 sowie Sterman 1984]. Weitere betriebswirtschaftliche Anwendungsgebiete sind Unternehmensentwicklung [vgl. Mass/Berkson, 1995; Glucksman/Morecroft 1998 sowie Lyneis 1980, S. 325f.], Energieversorgung und -preisgestaltung [vgl. Naill 1992] und das Managementtraining [vgl. Rosenørn/Kofoed 1998 sowie Warren/Langley 1999]. Darüber hinaus wird die Methodik auch erfolgreich zur Untersuchung auf Gebieten wie Medizin [vgl. Dangerfield 1999], Fischerei [vgl. Hannon/Ruth 1994, S. 175 ff.], Psychiatrie, Volkswirtschaftslehre [vgl. Heij/Schumacher/Hanzon/Praagman 1997], städtischem Wachstum [vgl. Forrester 1969], Umweltverschmutzung, Bevölkerungswachstum [vgl. Dörner 1989] sowie Pädagogik [vgl. Coyle 1999 sowie Milling 1999, S. 309-310] herangezogen. Herausforderungen, Fazit und Ausblick Komplexe Situationen kann das menschliche Gehirn nur sehr eingeschränkt verarbeiten. Nur durch eine ökonomische Filterung von Informationen können wir uns in Gefahrensituationen auf das Wichtigste konzentrieren. Je komplexer die Informationsgeflechte, desto mehr Informationen filtern wir heraus, um diese Informationsfragmente gerade noch analytisch zu erfassen. Dabei ist die Anzahl von Variablen, die unser Gehirn schlüssig miteinander in Verbindung bringen kann, sehr beschränkt. Unser intuitives Beurteilungsvermögen ist bereits relativ unzuverlässig, wenn es um die Analyse eines einfachen Rückkopplungsprozesses geht, der fünf oder sechs Variablen beinhaltet [vgl. Sterman 1994; Romeike 2006 sowie Kahneman 2011]. Daher stehen in der Praxis vor allem folgende Herausforderungen im Mittelpunkt eines System-Dynamics-Projekts: • Die Modellerstellung ist ein kreativer Prozess, das heißt, der Prozess zur Erstellung eines Modells ist nicht formalisiert. Dies beginnt bereits bei der Definition der Modellgrenzen und der exakten Problemabgrenzung, beides ist subjektiv vom Modellersteller abhängig. • Damit verbunden ist die Akzeptanz des Modells. Da sich ein empirischer Bezug oft als schwierig erweist, ist die Validität der Aussagen möglicherweise zweifelhaft. • Die Abbildung der Realität in einem System-Dynamics-Modell setzt im Allgemeinen ein hohes Aggregationsniveau voraus (Helikopter-Perspektive auf das gesamte System, Makromodell).

11 • Insgesamt besteht aufgrund der fehlenden Formalisierung ein hoher Zeitbedarf für die Modelldefinition und -erstellung. Trotz dieser Herausforderungen in der Praxis sieht Forrester einen wesentlichen positiven Effekt von System Dynamics sowie „systems thinking“ im Erkennen von gegenseitigen Abhängigkeiten in dynamischen und sozialen Systemen [vgl. Forrester 1994 sowie Keough/Doman 1992, S. 3-30; Im letztgenannten Beitrag heißt es auf S. 17: „Some people feel they have learned a lot from systems thinking, but they have gone less than 5 percent of the way toward a genuine understanding of systems. The other 95 percent lie in the rigorous system dynamics-driven structuring of these models and in the simulations based on those models.“]. Die wesentlichen Vor- und Nachteile von System Dynamics sind in t Tab. 01 [Quelle: Romeike, Spitzner 2013, S. 133 f.] zusammengefasst. Quellenverzeichnis sowie weiterführende Literaturhinweise: Coyle, Robert Geoffrey (1996): System Dynamics modelling – A practical approach, Chapman and Hall, London 1996. Coyle, Robert Geoffrey (1999): System dynamics at Bradford University: a silver jubilee review, in: Journal of the Operational Research Society, 50, 1999, 4, S. 296-301. Dörner, Dietrich (1989): Die Logik des Misslingens. Strategisches Denken in komplexen Situationen, Rowohlt Verlag, Reinbek 1989. Dangerfield, Brian C. (1999): System dynamics applications to European health care issues, in: Journal of the Operational Research Society, 50, 1999, 4, S. 345-353. Ford, Frederick Andrew (1999): Modeling the Environment: An Introduction to System Dynamics Models of Environmental Systems, Island Press, Washington DC 1999. Forrester, Jay Wright (1961): Industrial Dynamics, Pegasus Communications, Waltham/MA 1961. Forrester, Jay Wright (1969): Urban dynamics, Pegasus Communications, Portland 1969. Forrester, Jay Wright (1972): Grundzüge einer Systemtheorie, Gabler Verlag, Wiesbaden 1972. Forrester, Jay Wright (1973): Confidence in Models of Social Behavior, MIT Paper, Cambridge/Mass. 1973. Forrester, Jay Wright (1994): System dynamics, systems thinking, and soft OR, in: System Dynamics Review, 10, 1994, 2, S. 245-256. Glucksman, Maurice/Morecroft, John (1998): Managing metamorphosis, in: The McKinsey Quarterly, 34, 1998, 2, S. 118-129. Hannon, Bruce M./Ruth, Matthias (1994): Dynamic modeling, Springer, New York/Berlin 1994. Heij, Christian/Schumacher, Hans/Hanzon, Bernard/ Praagman, Kees (1997) [Hrsg.]: System dynamics in economic and financial models, John Wiley and Sons, Chichester/New York 1997. Vorteile und Grenzen des System Dynamics Vorteile • Die kybernetische Modellmethodologie kann dynamische soziale Systeme relativ adäquat abbilden. • Simulationsmodelle können trotz einer oft fehlenden empirischen Absicherung heuristisch verwendet werden. Dabei zwingt die Methode zu einem logischdeduktiven Modellaufbau in formaler und präziser Sprache. • Die Modellerstellung und Simulation ist in der Regel im Vergleich zu umfassender sozialwissenschaftlicher Untersuchung kostengünstig. • System Dynamics ist auch für didaktische Zwecke anwendbar. Kahneman, Daniel (2011): Thinking, fast and slow, Penguin, New York 2011. Keough, Mark/Doman, Andrew (1992): The CEO as an organization designer, An interview with Jay W. Forrester, in: The McKinsey Quarterly, 28, 1992, 2, S. 3-30. Lehmann, Gerhard (1975): Wirtschaftswachstum im Gleichgewicht, dva, Stuttgart 1975. Lyneis, James M. (1980): Corporate planning and policy design: a system dynamics approach, MIT Press, Cambridge/London 1980. Naill, R. F. (1992): A system dynamics model for national energy policy planning, in: System Dynamics Review, 8, 1992, 1, S. 1-19. Ossimitz, Günther (1995): Systemisches Denken und Modellbilden, Arbeitspapier des Instituts für Mathematik, Statistik und Didaktik der Mathematik der Universität Klagenfurt, Klagenfurt 1995. Mass, Nathaniel J./Berkson, Brad (1995): Going slow to go fast, in: The McKinsey Quarterly, 31, 1995, 4, S. 19-29. Meadows, Donella H./Meadows, Dennis L./Randers, Jørgen/Behrens III, William W. (1972): The Limits to Growth, Universe Books, New York 1972. Milling, Peter M. (1999): System dynamics at Mannheim University, in: Journal of the Operational Research Society, 50, 1999, 4, S. 309-310. Romeike, Frank (1994): Zum Wechsel von einem traditionellen zu einem interdisziplinären Wachstumsmodell, Köln 1994. Romeike, Frank (2006): Der Risikofaktor Mensch – die vernachlässigte Dimension im Risikomanagement, in ZVersWiss (Zeitschrift für die gesamte Versicherungswissenschaft), Heft 2/2006, S. 287-309. Romeike, Frank/Spitzner, Jan (2013): Von Szenarioanalyse bis Wargaming - Betriebswirtschaftliche Simulationen im Praxiseinsatz, Wiley Verlag, Weinheim 2013. Grenzen t Tab. 01 • System-Dynamics-Ansätze sind primär geeignet, das charakteristische Verhalten eines Systems zu demonstrieren (Makroperspektive), wichtige Details (Mikroperspektive) können dabei unbeabsichtigt in den Hintergrund gedrängt werden. • Die formale Sprache erschwert die Anschaulichkeit (unter anderem ist System Dynamics durch Differentialgleichungen n-ter Ordnung mathematisch sehr anspruchsvoll). Dieser Aspekt tritt bei einer adäquaten Software-Unterstützung in den Hintergrund, da hier meist eine grafische Modellierung erfolgt und die Mathematik sozusagen „für den Modellierer unsichtbar“ ergänzt wird. • Der Empirie-Bezug ist bei System Dynamics oft schwierig, in der Folge werden oft Schätzdaten und Hypothesen verwendet. Daraus resultieren häufig Probleme bei der Prüfung der Validität. Rosenørn, Torben/Kofoed, Lise Busk (1998): Reflection in learning processes through simulating/gaming, in: Simulation & Gaming, 29, 1998, 4, S. 432-440. Schramm, Klaus (2015): Predictive Analytics: Glaskugel 3.0?, veröffentlicht auf RiskNET (25.03.2015); https://www.risknet. de/themen/risknews/predictive-analytics-glaskugel-30/. Sterman, John D. (1984): Instructions for Running the Beer Distribution Game. D-3679, System Dynamics Group, MIT, E60-388, Cambridge, MA 02139. Sterman, John D. (1989): Modeling Managerial Behavior: Misperceptions of Feedback in a Dynamic Decision Making Experiment, in: Management Science, 35(3), 321-339. Sterman, John D. (1994): Learning in and about complex systems; in: System Dynamics Review, 10, 1994. Strohhecker, Jürgen/Sehnert, Jürgen (2008) [Hrsg.]: System Dynamics für die Finanzindustrie: Simulieren und Analysieren dynamisch-komplexer Probleme, Frankfurt School Verlag, Frankfurt am Main 2008. Ulrich, Hans/Probst, Gilbert J. B. (1991): Anleitung zum ganzheitlichen Denken und Handeln: Ein Brevier für Führungskräfte, 3. Auflage, Haupt Verlag, Bern/Stuttgart 1991. Warren, Kim D./Langley, Paul A. (1999): The effective communication of system dynamics to improve insight and learning in management education, in: Journal of the Operational Research Society, 50, 1999, 4, S. 396-404. Whelan, Joseph G. (1994): Building the Fish Banks Model and Renewable Resource Depletion, Prepared for System Dynamics Education Project, Sloan School of Management, Massachusetts Institute of Technology, July 1994. Autor: Frank Romeike ist Gründer und geschäftsführender Gesellschafter des Kompetenzportals RiskNET sowie verantwortlicher Chefredakteur des Fachmagazins RISIKO MANAGER.

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