Die Integration der Prospect Theory in PROMETHEE am Beispiel der Nachh

Methoden der multikriteriellen Entscheidungsunterstützung werden zur strukturierten Modellierung von Entscheidungsproblemen eingesetzt, wobei dem Entscheider zudem die Möglichkeit geboten wird, persönliche Präferenzen einzubringen. Um die Erfassung der subjektiven Präferenzen realitätsnäher abzubilden, wird in der Dissertation die Methode Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations (PROMETHEE) um die Berücksichtigung der Elemente Referenzabhängigkeit und Verlustaversion aus der Prospect Theory erweitert. Hierfür wird zunächst eine zusätzliche diskrete Referenzalternative eingeführt, um anschließend die Schwellenwerte der Präferenzfunktionen um den Verlustaversionsparameter λ anzupassen. Der verfolgte Ansatz zur Integration der Prospect Theory in PROMETHEE, der als PT-PROMETHEE bezeichnet wird, bietet hierbei mehrere Vorteile. Zum einen können über die Definition der zusätzlichen Referenzalternative verschiedene positive Effekte, z.B. ein Benchmark-Effekt, realisiert werden. Zum anderen wird den Entscheidern ermöglicht, optional Verlustaversion einfließen zu lassen, wobei die ursprünglichen Wirkungsweisen der Prospect Theory und von PROMETHEE weitgehend erhalten bleiben. In diesem Kontext wird auch ein neues Vorgehen zur Quantifizierung der Verlustaversion vorgestellt. Zudem werden entsprechende Insensitivitätsintervalle zur Analyse der zusätzlichen Parameter entwickelt sowie PT-PROMETHEE um die Berücksichtigung von externer Unsicherheit ergänzt. Für eine erste Validierung wird PT-PROMETHEE in zwei Fallstudien angewendet, die jeweils eine Nachhaltigkeitsbewertung von Bioenergiekonzepten vornehmen. Anhand der Erkenntnisse der Fallstudien wird schließlich aufgezeigt, dass die Erweiterungen im Rahmen von PT-PROMETHEE von potenziellen Entscheidern als sinnvoll erachtet werden und dass diese die zusätzlichen Möglichkeiten nutzen.