Simulationsmodelle

Siehe auch: Simulation, Modell

[s.a. Marketing-Modelle] Simulation kann umfassend als adäquate Nachahmung der Realität definiert werden. Es werden Experimente mit Hilfe von Modellen durchgeführt an Stelle von Experimenten mit in der Empirie anzutreffenden Versuchseinheiten. Einengend umfasst Simulation die Konstruktion, den Ablauf und die Auswertung nummerischer Modelle. Für das Marketing sind folgende Formen der Simulation relevant:

- kombinatorische Simulation und Stichprobensimulation

- deterministische und stochastische Simulation

- synthetische und analytische Simulation.

Eine kombinatorische Simulation liegt vor, wenn alle möglichen Verknüpfungen der exogenen Variablen des Modells systematisch durchgespielt werden. Bei der Stichprobensimulation hingegen wird aus der Gesamtheit der Verknüpfungen eine begrenzte Anzahl ausgewählt.

Bei deterministischer Simulation sind die Daten des Prozesses eindeutig festgelegt, während in stochastischen Simulationen mindestens ein Teil der Daten Wahrscheinlichkeitsverteilungen unterliegt.

In synthetischen Simulationen wird das durch Interaktion von mehreren genau bekannten Elementen bedingte Verhalten eines Systems untersucht. Ist hingegen das Verhalten des realen Systems bekannt und wird ein Simulationsmodell konstruiert, das sich wie dieses System verhalten soll, so spricht man von analytischer Simulation.

Marketing-Simulationsmodelle werden u.a. in folgenden Bereichen eingesetzt:

- Logistik: Bestimmung der optimalen Anzahl der Läger und ihrer optimalen Standorte, Bestimmung der optimalen Kundenzuteilung

- Werbung: Bestimmung optimaler Mediapläne auf der Grundlage individueller Media-Kontaktwahrscheinlichkeiten

- Kaufprozesse: Ableitung von Kaufwahrscheinlichkeiten bei verändertem Einsatz des absatzpolitischen Instrumentariums.

In so genannten Testmarktsimulationen werden der zu erwartende Marktanteil prognostiziert sowie weitere diagnostische Informationen auf der Basis von Daten, die in einem Teststudio erhoben werden, gewonnen (vgl. Erichson, 1981, Simulationsmodelle 202ff.).

eine von zwei Arten von Bewertungsmodellen des Operations Research (vgl. dagegen Einsetzungsmodelle). Simulationsmodelle dienen dem experimentellen Durchspielen von Entscheidungssituationen, der Simulation. Man unterscheidet bezüglich des Zeitbezuges zwischen Modellen der statischen und der dynamischen, bezüglich der Datenqualität zwischen solchen der deterministischen und der stochastischen Simulation. Damit gibt es vier Modellarten: (1) Die Modelle der stochastischen dynamischen Simulation bilden die Simulationsmodelle im ursprünglichen Sinne. Mit ihnen werden vor allem stochastische Prozesse dargestellt und untersucht. Es geht also um Entwicklungen im Zeitablauf, die von Zufallsereignissen abhängen. Eine besonders häufig simulierte Art von stochastischen Prozessen bilden solche Warteschlangenprozesse, die für die Einsetzungsmodelle der Warteschlangentheorie zu komplex sind. (2) Deterministische dynamische Simulationsmodelle treten insb. in Form der dynamischen Regelkreismodelle (system dynamics) auf. In ihnen werden Entwicklungsprozesse von gesellschaftlichen Systemen durch Differenzengleichungen beschrieben, die sodann in periodischer Rekursion über beliebig lange Zeiträume ausgewertet werden können. (3) Bei stochastischen statischen Simulationsmodellen geht es um die Analyse zukünftiger Systemzustände. Charakteristisch ist die Risikoanalyse, die insb. der —,-.Planung unter Unsicherheit für Investitionen dient. (4) Als weniger charakteristisch für die Simulation gelten die deterministischen statischen Modelle. Sie sind z.B. nützlich für Modelle, die ein System zwar präzis beschreiben, sich aber nicht algorithmisch auswerten lassen. Beispielsweise sei nach dem optimalen Betriebspunkt (Temperatur, Druck, Durchlaufgeschwindigkeit etc.) eines Kraftwerkes gefragt. Der Wirkungsgrad des Kraftwerkes lässt sich in Abhängigkeit von diesen Grössen modellhaft darstellen, aber wegen der Komplexität der Zusammenhänge nicht formelmässig optimieren. Mit Hilfe des mathematischen Durchspielens mehrerer möglicher Betriebspunkte kann man den optimalen Punkt eingrenzen. Für alle vier Modelltypen eignen sich unterschiedliche Verfahren der Simulation. Wegen der vielseitigen Einsatzmöglichkeiten erfreuen sich die Simulation und die Simulationsmodelle einer besonders hohen Einsatzhäufigkeit innerhalb des Operaions Research. Literatur: Breitenegger, F.IKleinert, W. (Hrsg.), Simulationstechnik, Berlin u. a. 1984.

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