Statistical Modelling

Unternehmen benötigen Wissen über Produktionsmöglichkeiten, Kosten, Kundenbedürfnisse und Konkurrenten, um zielgerichtet agieren zu können. Wie erhalten Unternehmen dieses Wissen, wie wird es gespeichert, wie wird es erneuert? Die klassische ökonomische Theorie gibt darüber keine Auskunft - sie konzentriert sich auf Gleichgewichtszustände, die sich ein-stellen, wenn die ökonomischen Akteure (Haushalte, Firmen und Investoren) das relevante Wissen bereits besitzen und auf dieser Basis "rationale", d.h. ihren Nutzen maximierende Ent- scheidungen treffen. Wie österreichische Ökonomen wie Joseph Schumpeter und August von Hayek bereits um die Jahrhundertwende festgestellt haben, bleibt damit die Innovation als zentrales Element einer kapitalistisch organisierten Wirtschaft außerhalb der Betrachtungs-weise und viele durch diesen "kreativen Zerstörungsprozeß" bedingte reale wirtschaftliche Phänomene wie die Entwicklung von Industrien und Märkten, die Dauerhaftigkeit von Wett-bewerbsvorteilen und regionale Wachstumsunterschiede können damit nicht erklärt werden. Ziel des Spezialforschungsbereichs "Adaptive Modelle in den Wirtschaftswissenschaften" ist das Studium der Evolution von derartigen real beobachteten "Mustern" durch die Interaktion von lernenden, beschränkt rationalen ökonomischen Agenten. Mit diesem Ansatz, der Lernverfahren der künstlichen Intelligenz mit traditionellen ökonomi-schen Modellen kombiniert, ist es gelungen, eine Reihe von derartigen klassisch nicht be-schreibbaren Tatbeständen zu studieren: Die Stückkosten sinken in Abhängigkeit von der produzierten Menge in Folge von Erfah-rungsaufbau und kontinuierlicher Verbesserung. Wir konnten in unseren Simulationen der Lernvorgänge beim Produkt- und Prozeßentwurf diese Phänomene nachbilden und studie-ren, wie die Qualität der getroffenen Entscheidungen durch die Gestaltung der internen Organisation der Unternehmen beeinflußt wird. Reale Finanzzeitreihen haben statistische Eigenschaften, die nicht im Einklang mit der klassischen Theorie stehen. Durch Simulation eines künstlichen Finanzmarkts mit Inve-storen mit unterschiedlichen Erwartungen bilden sich Preiszeitreihen, die den realen ent-sprechen. Neue technische Möglichkeiten und/oder Änderungen im Konsumentenverhalten bieten Chancen für einen Markteintritt über bislang nicht entwickelte Marktsegmenten bis zur Dominanz neuer Anbieter. Unternehmen benötigen daher Verfahren zum Erkennen derar-tiger Chancen/Bedrohungen und auf kleinen Einheiten beruhende Organisationsstrukturen zur Ausnützung derartiger sich stetig ändernder Gegebenheiten. Zur Behandlung dieser Fragestellungen sind neueste Verfahren der Mathematik und Statistik notwendig: das Projektteam ist daher interdisziplinär - formalwissenschaft-lich/methodologisch und sub-stanzwissenschaftlich - ausgerichtet. Dieser Einsatz modernster formaler Verfahren fördert auch die anwendungsorientierte Weiterentwicklung in diesem Be-reich. Die Anwendungsmöglichkeiten der in SFB010 erzielten Forschungsergebnisse sind vielfältig: wir können theo- riegeleitet Empfehlungen für die Gestaltung von Wissens- und Qualitätsma-nagement geben, Gestaltungsanleitungen für Markteintrittsstrategien ableiten oder den Unter-nehmen Methoden zur Bewertung von Investitionen in Wissenserwerb anbieten.