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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

2. Wert von Informationssystemen

verfasst von : Alfred Wagenhofer, Ralf Ewert, Georg Schneider

Erschienen in: Externe Unternehmensrechnung

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

  • Modellierung und Analyse von Informationssystemen zur Verbesserung individueller Entscheidungen
  • Darstellung grundsätzlicher Einflussfaktoren für die Vorteilhaftigkeit von Informationen im Individualkontext
  • Darstellung der Wirkungen von Informationssystemen in einem Mehrpersonenkontext
  • Aufzeigen der Probleme, optimale Informationssysteme im Rahmen des Mehrpersonen- und Kapitalmarktkontextes zu finden
  • Lobbying bei der Gestaltung von Informationssystemen

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Anhänge
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Fußnoten
1
Für ausführlichere Darstellungen des entscheidungstheoretischen Grundmodells vgl etwa Bamberg/Coenenberg/Krapp (2019).
 
2
Im Folgenden wird ein diskreter Zustandsraum unterstellt. Bei kontinuierlichem Zustandsraum ist f eine Dichtefunktion und anstelle der Summenbildung wird eine Integration durchgeführt.
 
3
Vgl Demski (1980), S. 24 f, der zusätzlich noch einen Parameter für die sogenannte „Erfahrung“ des Entscheiders berücksichtigt, die sich in der Formulierung von Aktions- und Zustandsraum sowie der Angabe der subjektiven Wahrscheinlichkeiten niederschlägt.
 
4
Vgl zB Kreyszig (1979), S. 66.
 
5
Vgl auch DeGroot (1989), S. 64–67.
 
6
Vgl auch DeGroot (1989), S. 64.
 
7
Vgl zum Folgenden auch Demski (1980), S. 29–32.
 
8
Vgl dazu auch Demski (1980), S. 39.
 
9
Im Rahmen einer Individualanalyse (nur der betrachtete Entscheidungsträger erhält die Information) ist dies nur schwer vorstellbar. Ist die Information aber auch anderen Akteuren zugänglich, kann sich eine solche Abhängigkeit ergeben. Beispielsweise könnte die Aktion a1 im Kauf eines Anteilpakets von einem anderen Investor bestehen. Erhält dieser Investor auch das Signal y1, weiß er um die hohen Überschüsse, die er von seinen Anteilen im Zustand θ1 erwarten darf. Führt dies dazu, dass er nicht mehr bereit ist, sich von seinen Anteilen zu trennen, wird a1 für den betrachteten Entscheidungsträger nicht mehr wählbar.
 
10
Vgl zu solchen Situationen Beyer (2013).
 
11
Vgl die Arbeiten von Blackwell (1951) und Blackwell/Girshik (1954).
 
12
Siehe zu einer kompakten Zusammenstellung solcher Resultate etwa Hilton (1981).
 
13
Eine potenzielle Aktionsabhängigkeit der Informationskosten ist vorwiegend für mehrperiodige Ansätze relevant, in denen zu Beginn ein Informationssystem ausgewählt und dann über mehrere Perioden eingesetzt wird (dies ist für die Rechnungslegung eine zutreffende Annahme). Die anfänglich durchgeführten Aktionen können dann Einfluss auf die Kosten der für spätere Perioden ermittelten Informationen haben.
 
14
Vgl dazu auch Schredelseker (2002), S. 282–298.
 
15
Vgl zu ähnlichen Überlegungen Ballwieser (1982).
 
16
Siehe dazu insbesondere Demski (1973).
 
17
Eine interessante Frage besteht natürlich darin, in welchem Maße Informationen auf freiwilliger Basis von den Unternehmen abgegeben werden. Die durch Standards induzierten Informationen betreffen letztlich nur solche Nachrichten, die nicht ohnehin offengelegt würden. Diesen Aspekten widmet sich das 8. Kapitel: Publizität und Publizitätsanreize.
 
18
Vgl Milgrom/Roberts (1987), S. 184 f.
 
19
Dieses Ergebnis lässt sich im vorliegenden Fall auch direkt aus den Ausgangsmatrizen in Tab. 2.2 ablesen, da es sich bei a1 gegeben y1 sowie a2 gegeben y2 für Unternehmen A um dominante Strategien handelt. Unternehmen B kann daher die Wahrscheinlichkeiten ermitteln, mit denen Unternehmen A a1 und a2 wählt und sich den eigenen Nutzen für b1 und b2 ausrechnen.
 
20
Diese Ansätze haben ihren Ursprung in den Arbeiten von Hirshleifer (1971) und Marshall (1974). Zusammenfassungen, Übersichten und Relativierungen von Resultaten dieser Theorie liefern etwa Hakansson/Kunkel/Ohlson (1982), Verrecchia (1982), S. 3–18, Ohlson (1987) sowie Ewert (1989).
 
21
Das Gesamtrisiko für die insgesamt M am Markt vorhandenen Anteile beträgt M2σ2, so dass sich das Risiko pro Anteil aus M2σ2/M = 2 ergibt.
 
22
Vgl auch Lintner (1970), S. 92.
 
23
Vgl zB DeGroot (1989), S. 302 f, und für allgemeine multivariate Normalverteilungen Fahrmeir/Hamerle (1996), S. 25–29.
 
24
Ohlson (1987), S. 165 f, zeigt, dass ganze Klassen von Ökonomien konstruierbar sind, in denen zusätzliche öffentlich verfügbare Informationen niemanden besserstellen können.
 
25
Vgl dazu Ohlson (1987), S. 112.
 
26
Vgl zum Beweis Ewert (1989), S. 257 f.
 
27
Siehe dazu die Beispiele bei Green (1981), S. 346–348, und Ohlson (1987), S. 158–160.
 
28
Siehe dazu zB Diamond (1985).
 
29
Vgl hierzu im Detail Bertomeu/Magee/Schneider (2019).
 
30
In der Realität werden nicht alle Unternehmen Lobbying betreiben. Auch werden nicht alle Unternehmen dieselbe Lobbyingmacht haben. Insofern stellt die Dichte die Verteilung der Unternehmen gewichtet nach dem jeweiligen Lobbyingeinfluss dar.
 
31
Der Kapitalmarkt kennt hierbei nur das Element e(v, ℜ), während das jeweilige Unternehmen tatsächlich den eigenen Wert kennt.
 
32
Von einer eventuell darüber hinaus gehenden freiwilligen Berichterstattung wird abgesehen. Siehe dazu das 8. Kapitel: Publizität und Publizitätsanreize.
 
33
Das Argument für den Fall, dass die Menge eine endliche Vereinigung von Mengen ist, läuft sehr ähnlich.
 
34
In der Realität stimmen Unternehmen allerdings nicht selbst ab, sondern können nur die Standardsetzer beeinflussen. Hätte ein Standardsetzer etwa eine starke Präferenz für einen speziellen Standard, so wird dieser eher stabil sein.
 
35
Das obige Argument, das die Nichtstabilität von ℜzeigt, macht von Elementen der Partition Gebrauch, die keine Intervalle sind. Wenn solche Standards nicht zulässig sind, gilt das Argument nicht mehr.
 
36
Die Aufgabe folgt Baiman (1975), S. 7–12.
 
37
Dies ist eine Variante des wise men-Puzzle.
 
38
Wir danken Klaus Schredelseker für dieses Beispiel.
 
Literatur
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Metadaten
Titel
Wert von Informationssystemen
verfasst von
Alfred Wagenhofer
Ralf Ewert
Georg Schneider
Copyright-Jahr
2023
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-67409-3_2