Regel des kleinsten Bedauerns

Die Regel des kleinsten Bedauerns, auch bekannt als Minimax-Regel oder Minimax-Prinzip, ist ein Konzept aus der Entscheidungstheorie, welches in der Wirtschaft und anderen Bereichen angewendet wird, um Entscheidungen unter Unsicherheit zu optimieren. Diese Regel basiert auf der Annahme, dass der rationale Entscheidungsträger stets bestrebt ist, den größten Nutzen zu erlangen und gleichzeitig das potenzielle Bedauern bei der Entscheidungsfindung zu minimieren.

Die Regel des kleinsten Bedauerns berücksichtigt dabei die Möglichkeit verschiedener Ausgangsszenarien, basierend auf unterschiedlichen Entscheidungen, sowie die individuelle Bewertung der verschiedenen Ergebnisse. Um die beste Entscheidung zu treffen, werden die möglichen Ergebnisse jeder Entscheidung bewertet und das Bedauern, das mit jedem Ergebnis einhergeht, quantifiziert. Der Entscheidungsträger wählt dann die Entscheidung, die ihm das geringste Bedauern bereitet, falls das Ergebnis unerwünscht ist.

Dieser Ansatz unterscheidet sich von anderen Entscheidungsregeln wie beispielsweise der Maximierung des Erwartungswertes oder der Maximierung des Nutzens, da hier das potenzielle Bedauern bei der Entscheidungsfindung berücksichtigt wird. Es geht nicht darum, das bestmögliche Ergebnis zu erzielen, sondern vielmehr darum, das Bedauern bei der Entscheidungsfindung zu minimieren. Dies ist besonders relevant in Situationen, in denen die potenziellen Konsequenzen einer Entscheidung erhebliche negative Auswirkungen haben könnten.

In der Anwendung auf die Aktienanalyse kann die Regel des kleinsten Bedauerns helfen, Anlegern bei der Auswahl von Aktien oder anderen Anlageinstrumenten zu unterstützen. Indem potenzielle Risiken und Verluste quantifiziert und bewertet werden, kann die Regel des kleinsten Bedauerns dazu beitragen, die Wahrscheinlichkeit von unerwünschten Ergebnissen zu minimieren.

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