Strategisches Finanzcontrolling

Im Bereich des strategischen Finanzcontrollings tragen heute Modelle zur Entscheidungsunterstützung bei, in denen die Erfassung hochkomplexer Realphänomene unterstützt wird, die der Mensch nicht explizit in allen Auswirkungen überschauen kann. Zur Unterstützung der Modellierung existiert dabei eine große Anzahl verschiedener mathematischer, stochastischer, kybernetischer, heuristischer u. a. Verfahren. Problematisch wird die Modellierung strategischer Finanzplanungsmodelle unter Berücksichtigung von Unsicherheit dann, wenn bei der Verarbeitung von vagen Informationen und vagem Wissen durch EDV-Anlagen deren inhaltliche Bedeutung - insbesondere die linguistische Interpretation der zu verarbeitenden Informationen - erhalten bleiben soll. Dies hat vor allem in den letzten drei Jahrzehnten zu der Entwicklung einer Anzahl von Theorien, wie der Evidenztheorie, der Möglichkeitstheorie, der Glaubenstheorie und schließlich der Theorie unscharfer Mengen geführt, die die Wahrscheinlichkeitstheorie, die lange Zeit die einzige Theorie zur Abbildung von Unsicherheit darstellte, nicht ersetzen, sondern ergänzen sollen. Innerhalb dieser Arbeit werden die Anwendungsmöglichkeiten der Theorie der unscharfen Mengen bei betriebswirtschaftlichen Entscheidungen - hier innerhalb des strategischen Finanzcontrollings - untersucht. Zielsetzung ist die Entwicklung eines wissensbasierten Prognosesystems zur Unterstützung des strategischen Finanzcontrollings unter besonderer Berücksichtigung von Unschärfe. Das zugrundeliegende dynamische Finanzplanungssystem soll die Entwicklung unscharfer Prognosen über die vermögens-, erfolgs- und finanzwirtschaftlichen Auswirkungen alternativer Finanzierungsstrategien unter Berücksichtigung eines individuellen Steuerungs- bzw. Entscheidungsverhaltens des Finanzexperten ermöglichen. Kernaufgabe ist dabei die Untersuchung der Anwendungsmöglichkeiten und -grenzen von bestehenden und in dieser Arbeit zu entwickelnden unscharfen Kalkülen und Konzepten zur Berücksichtigung von Unschärfe innerhalb des Modells.