Skript Unternehmensführung 1
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Bei Entscheidungen unter Unsicherheit (vgl. Abb. 4) bietet sich bei Ungewissheit der Daten<br />
die „Szenario Technik“ auch in der Landwirtschaft an. Dazu werden Handlungsstrategien<br />
aufgestellt, deren Ergebnisse in der Regel durch ökonomische Kennwerte wie z.B.<br />
Gewinnerwartung, Kapitalwert verschiedener Investitionen oder die Barliquidität verschiedener<br />
Anbaupläne kurz vor Beginn der Ernte beurteilt werden können. Sie ergeben sich<br />
aus entsprechenden Berechnungen, in denen die jeweilige Handlungsalternative beim<br />
Eintreffen bestimmter Zukunftslagen „Zn“ hinsichtlich eines vorher definierten Zielwertes<br />
(Ergebnis) durchgerechnet wird. Die Entscheidung für eine Alternative wird dann mit Hilfe<br />
von Entscheidungsregeln bzw. –strategien herbeigeführt, die unterschiedliche Risikoeinstellungen<br />
des Entscheidungsträgers berücksichtigen können.<br />
1.5.3.2.2 Quantitative Planungstechniken<br />
Sie basieren auf mathematisch-statistischen Verfahren. Je nachdem, ob sie eindeutige<br />
Lösungen mit analytischen Algorithmen suchen, Simulationen experimentell verwenden<br />
oder finanzmathematische Verfahren zur Entscheidung heranziehen, kann man sie in drei<br />
Gruppen aufteilen.<br />
1.5.3.2.2.1 Mathematische Optimierungsverfahren<br />
Mathematische Optimierungsverfahren, die oft in Zusammenhang mit dem Begriff "Operations<br />
Research" genannt werden, können in besonderem Maße für komplexere Planungen<br />
eingesetzt werden. Als analytische Verfahren ermitteln sie eine eindeutig optimale<br />
Lösung oder stellen fest, dass sich keine Lösung ableiten lässt. Je nachdem, ob bestimmte<br />
Größen bzw. Vorgänge in einem Zeitpunkt oder über einen Zeitraum erfasst werden,<br />
handelt es sich um statische oder dynamische Modelle.<br />
Zu den bekanntesten und leistungsfähigsten Methoden in der Agrarökonomie zählt heute<br />
die Lineare Programmierung (Lineare Optimierung). Kernstück ist ein unterbestimmtes<br />
lineares [Un]Gleichungssystem, das unter Verwendung des sog. Simplex-Algorithmus<br />
nach mehreren Iterationen so gelöst wird, dass die Zielgröße einen Extremwert (Maximum<br />
oder Minimum) erreicht. Die dabei ggf. anfallende umfangreiche Rechenarbeit wird heute<br />
von PCs in Verbindung mit entsprechender Software übernommen.<br />
Ideale Einsatzgebiete für LP-Verfahren sind operative Planungen, bei denen den Gesamtbetrieb<br />
betreffende Entscheidungen über kurzlebige Wirtschaftsgüter und Geld (Kapital)<br />
anstehen. Wenn die bestehende Unsicherheit der Daten nur von untergeordneter Bedeutung<br />
ist und einen geringen Einfluss auf die Zielkriterien hat, ist der Einsatz derartig<br />
„deterministischer Modelle“ relativ unproblematisch.<br />
Neben der Bestimmung von optimalen Produktionsprogrammen für den Gesamtbetrieb<br />
eignen sich diese Verfahren auch für Optimierungsrechnungen in Teilbereichen eines Agrarunternehmens.<br />
Ein in diesem Sinne häufiges Anwendungsgebiet ist die Ermittlung der<br />
kostengünstigsten Futtermischung, bei der je nach Mastabschnitt oder Milchleistungsgruppe<br />
unterschiedliche Mindest- bzw. Höchstmengen an wertbestimmenden Futterbestandteilen<br />
bei geringsten Kosten je Einheit enthalten sein sollen. Auch Düngungsfragen<br />
lassen sich mit LP-Modellen bearbeiten.<br />
Schließlich kann die Lineare Programmierung auch in der strategischen Unternehmensplanung<br />
mit entsprechend formulierten statischen und dynamischen Ansätzen zur Beurteilung<br />
von Finanzierungs- und Investitionsstrategien herangezogen werden. Da es sich wie<br />
<strong>Unternehmensführung</strong> 1 – WS 2012/13 Entwurf – HS-Anhalt /Prof. Dr. Dohmen – Stand: Oktober 2013 22