Friday,  January 18, 2019

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Jahrgang 53 (2004), Heft 4 (von 8):

Die Berücksichtigung von Unsicherheit und Flexibilität in der Investitionsplanung - dargestellt am Beispiel einer Vertragsinvestition für Roggen

Oliver Mußhoff und Norbert Hirschauer

Investitionsentscheidungen sind i.d.R. durch Unsicherheit, Irreversibilität und zeitliche Flexibilität gekennzeichnet. Bei einfachen Kapitalwertberechnungen wird dies nicht berücksichtigt. Aber auch die flexible Investitionsplanung mit Hilfe von Entscheidungsbäumen, die den am weitesten entwickelten Baustein traditioneller Investitionsrechenverfahren darstellt, ist oftmals nicht flexibel genug, um praktische Entscheidungsprobleme adäquat zu analysieren. Eine Schwierigkeit besteht darin, die Unsicherheit, d.h. die stochastischen Prozesse von Zufallsvariablen, in realistischer Weise zu berücksichtigen. Die größtmögliche Flexibilität zur Abbildung von Unsicherheit gewährleistet die stochastische Simulation. Eine einfache Standardsimulation ist allerdings aufgrund der vorwärts gerichteten Vorgehensweise nicht in der Lage, zeitliche Flexibilität zu berücksichtigen. In diesem Beitrag wird ein leicht handhabbares Verfahren aufgezeigt, das zur Analyse von Entscheidungsproblemen bei Unsicherheit und Flexibilität geeignet ist. Dabei wird die stochastische Simulation in einen dynamischen Programmierungsablauf integriert. Dieses Verfahren wird als - begrenzt rekursiv stochastische Simulation - (BRSS) bezeichnet. Es wird auf die Fragestellung angewendet, ob landwirtschaftliche Unternehmen Lieferlizenzen für Roggen mit einem garantierten Abnahmepreis kaufen sollten, wie sie in den neuen Bundesländern vor kurzer Zeit von einem großen Landhandelsunternehmen angeboten wurden. Die Modellergebnisse verdeutlichen zum einen, dass die Berücksichtigung von Unsicherheit und zeitlicher Flexibilität in der Investitionsplanung von großer Bedeutung ist. Zum anderen zeigen sie, dass die Lieferlizenzen bei den aktuellen Konditionen nur von extrem risikoaversen Landwirten unverzüglich gekauft werden sollten. Sie bestätigen somit das empirisch zu beobachtende Entscheidungsverhalten der Landwirte, die sich bisher nicht auf den Vertrag einlassen.

Investment decisions are, as a rule, characterized by uncertainty, irreversibility and flexibility. Simple net present value calculations will not account for these features. In many situations even flexible investment planning with decision trees, which represents the most advanced method of traditional investment appraisal, does not have the capacity to solve practical decision problems adequately. One handicap is a realistic and manageable representation of stochastic variables. It has long been known that stochastic simulation procedures offer a nearly unlimited capacity to represent distributions and stochastic processes. However, a standard simulation will not allow for the consideration of flexibility. The problem is that with a simple forward moving simulation of stochastic paths it is not clear at potential investment dates whether waiting or investing represents the optimal strategy. In this paper we show how stochastic simulation procedures can be integrated successfully into a backward recursive programming approach. The resulting modus operandi can be called "Bounded Recursive Stochastic Simulation" (BRSS). We use this efficient combination of simulation and dynamic programming to answer the question whether farmers should buy sales contracts which guarantee fixed prices for rye in the future. The results of the model affirm the importance of uncertainty and flexibility for investment decisions. They also show that the actual conditions offered by the wholesale buyer are not economically attractive for farmers, unless they are extremely risk averse. Thus, model results coincide with the empirical evidence that farmers do not enter these contracts.

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Kontaktautor:

DR. OLIVER MUßHOFF

Humboldt-Universität zu Berlin, Institut für Wirtschafts- und
Sozialwissenschaften des Landbaus,

Fachgebiet Allgemeine Betriebslehre des Landbaus

Luisenstraße 56, 10099 Berlin

Tel.: 030-20 93 63 15, Fax: 030-20 93 64 65

e-mail: oliver.musshoff@agrar.hu-berlin.de


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