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Modell

Definition

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Kurzerklärung:

Auf der Basis von Funktions-, Struktur- oder Verhaltensähnlichkeiten bzw. -analogien zu einem Original werden Modelle zum Zwecke speziell solcher Problemlösungen benutzt, deren Durchführung am Original nicht möglich oder zu aufwendig wäre.

Ausführliche Erklärung:

I. Charakterisierung:

1. Anwendung/Zweck: Auf der Basis von Funktions-, Struktur- oder Verhaltensähnlichkeiten bzw. -analogien zu einem Original werden Modelle zum Zwecke speziell solcher Problemlösungen benutzt, deren Durchführung am Original nicht möglich oder zu aufwendig wäre. Ein Modell ist also eine Abstraktion des Originals. 

2. Arten: Grundlegende Bedeutung kommt der Unterscheidung zwischen ikonischen oder materialen Modellen (z.B. Globus als Modell der Erde, Nachbildung der äußeren Form eines Automobils für Windkanalversuche) und sprachlich-semantischen Modellen (z.B. Modell des Marktverhaltens von Wirtschaftssubjekten; Modelle verschiedener Entscheidungssituationen) zu. Hinsichtlich Ausmaß der Ähnlichkeit zwischen Original und Modell wird zwischen isomorpher Abbildung (im Idealfall entspricht jedem Element des Originals ein Modellelement und umgekehrt) und homomorpher Abbildung (ausreichende Ähnlichkeit zwischen Original und Modell) unterschieden.

3. Modell und Theorie: Synonyme Begriffsverwendung v.a. dann, wenn es sich um formalisierte (ggf. auch mathematisierte) Theorien handelt. Da es sich bei Theorien jedoch ausschließlich um sprachliche Gebilde handelt, liegt in diesem Fall eine (unnötig) restriktive Verwendung des Modellbegriffs vor. Andererseits können Theorien insofern als Teilklasse von Modellen interpretiert werden, als mit ihrer Hilfe bestimmte Originalobjekte abstrakt und generalisierend beschrieben werden. Innerhalb der Realwissenschaften kann Modellbildung zweckmäßigerweise als Anwendung von Theorien auf bestimmte Tatbestände oder Situationen aufgefasst werden (Teilklasse der theoretischen Modelle).

II. Modelle in den Wirtschaftswissenschaften:

1. Bedeutung: Modelle haben in den Wirtschaftswissenschaften einen hohen Stellenwert. Es gibt allerdings auch zahlreiche Belege dafür, dass das „Denken in Modellen” leicht in eine Sackgasse führen kann (Modellplatonismus).

2. Typen: a) Beschreibungsmodelle, mit deren Hilfe reale Objekte deskriptiv erfasst werden.

Beispiele: Volkswirtschaftliches und betriebliches Rechnungswesen, Instrumente also, die gewisse ökonomische Vorgänge selektiv abzubilden erlauben. Der Zweck besteht in der Erfassung bestimmter Größen (etwa des gesamten Volksvermögens oder der Schulden eines Unternehmens), sodass auch von speziellen Erfassungsmodellen gesprochen werden kann. Ferner geht es häufig darum, mithilfe von bestimmten Rechenoperationen zusätzliche Erkenntnisse zu gewinnen (z.B. über die Preisuntergrenze eines Produkts). Stehen derartige Zwecke im Vordergrund, wird von sog. Ermittlungsmodellen gesprochen.

b) Erklärungsmodelle, die als Anwendung von Theorien auf mehr oder weniger typische Tatbestände zu interpretieren sind. So kann z.B. von einem Modell der individuellen Leistungsbereitschaft gesprochen werden, in das einerseits allg. Motivationstheorien, andererseits spezielle Sachverhalte (Merkmale der betrieblichen Leistungsanreize wie Entgelt, Karriere, Vorgesetztenverhalten etc.) eingehen. Wegen der weitgehenden  Strukturidentität von Erklärung und Prognose lassen sich derartige Modelle zudem teilweise  auch für prognostische Zwecke verwenden (Prognosemodell). Eine spezielle Ausprägung solcher Prognosemodelle sind Simulationsmodelle (Simulation), mit deren Hilfe die Wirkungen alternativer Bedingungskonstellationen „durchgespielt” werden können.

c) Entscheidungsmodelle, in die (ggf. hypothetisch eingeführte) Zielvorstellungen von Modell-Benutzern eingehen:
(1) Verschiedene Verfahren der (mathematischen) Entscheidungsforschung (Operations Research (OR), z.B. lineare Programmierung), die zur Lösung von wohl-strukturierten Entscheidungsproblemen herangezogen werden.
(2) Sog. heuristische Verfahren (z.B. Entscheidungsbaumverfahren), die bei der Lösung von schlecht-strukturierten Problemen zur Anwendung kommen können. Entscheidungsmodelle sollen zu maximaler Zielerreichung verhelfen. Eine enge Beziehung zu Erklärungsmodellen besteht insofern, als diese Ziele nicht einfach als gegeben anzunehmen, sondern als erklärungsbedürftige Tatbestände zu betrachten sind.

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Modell
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