Vienna University of Economics and Business Nordbergstrasse 15/3.St./A, A-1090 VIENNA, AUSTRIA Tel , Fax ; Innerbetriebliche Prognosemärkte Andreas Mild Martin Waitz

Mild / Waitz Überblick Motivation Was sind Prognosemärkte? Anwendungsbeispiele aus der Praxis Forschungsschwerpunkte Resumée

Mild / Waitz Motivation betriebswirtschaftliche Entscheidungen benötigen Prognosen und/oder beinhalten Abstimmungsvorgänge zwischen unterschiedlichen Entscheidungsträgern Mathematische/statistische Modelle nicht immer anwendbar Hidden Information (vgl. principal-agent theory) Bedeutung von Incentives Wie kann verteilte Information sinnvoll aggregiert werden?

Mild / Waitz Prognosemärkte Aggregationsproblem wächst mit der Anzahl der Beteiligten Marktmechanismus zur Aggregation Ereignisse werden als Aktien modelliert und über eine Börse gehandelt Preis der Aktie spiegelt Markterwartung über das zukünftige Ereignis wider Nach der Laufzeit wird der Wert der Aktie durch die tatsächliche Realisierung des Ereignisses bestimmt

Mild / Waitz Prognosemärkte U.S. Präsidentschaftswahlen 2012: Sarah Palin to be the Republican Presidential Nominee in 2012?

Mild / Waitz Interne Prognosemärkte Anwendung der Idee auf betriebswirtschaftliche Fragestellungen Geschlossener Benutzerkreis Geringere Liquidität Persönliches Involvement der beteiligten Händler

Mild / Waitz Anwendungsbereiche im Produktlebenszyklus Entwicklung neuer Produktideen Unterstützung des Projektmanagements Prognose des Produkterfolges Absatzprognose Identifikation neuer Möglichkeiten ProduktdesignProdukttest Management des Lebenszyklus

Mild / Waitz Beispiele aus der Praxis Projektlaufzeiten Absatzzahlen Supply Chain Management Bestimmung des Unternehmenswertes Technologieentwicklung Einschätzung derTerrorgefahr

Mild / Waitz Markt Prognoseziel Abrechnung Marktmechanismus Händler Wissen Erfahrung Motivation Prognose Forschungsziele Bisher: Orientierung an Istdaten Problem: Nur Fragen möglich, welche zeitnah enden und sich an verfügbaren Daten orientieren. Ziel: keine externe Information notwendig Bisher: Kalibrierung more art than science Problem: Einstiegshürde Ziel: Leitfaden/ Regelwerk zur Parametrisierung des Marktes Bisher: Prognose von Kennzahlen (Absatz, Marktanteil) Problem: Viele betriebswirtschaftliche Entscheidungssituationen lassen sich nur schwer in Zahlen fassen Ziel: Ideengenerierung, Auswahlinstrument Bisher: Marktkurs der Aktie entspricht Erwartungswert Problem: Alle Händler haben denselben Einfluss auf den Kurs Ziel: Korrektur um Wissensniveau und Erfahrungsgrad der individuellen Händler Bisher: Geldbetrag mit Bezug auf Rendite Problem: Belohnt Market Making stark und nicht das Einbringen richtiger Informationen Ziel: Belohnung von Wissen anstelle von Handelsverhalten

Mild / Waitz Forschungsprojekte Praktische Konzeption unternehmensinterner Prognosemärkte Analyse der Prognosegüte Entwicklung alternativer Aggregationsmechanismen Empirische Analyse des Handelsverhaltens Softwareentwicklung Flexible Durchführung von realen & virtuellen Experimenten Schnelles Setup neuer Märkte & Algorithmen Individuelle Gestaltung unterschiedlicher Interfaces Einbindung in andere Systeme Skalierbarkeit Agentenbasierte Simulation Auswirkung von Handelsstrategien auf das Prognose bzw. Abstimmungsergebnis Kalibrierung von Realsystemen (Market maker) Masterarbeiten/Dissertationen/Praxiskooperation

Mild / Waitz Resumée Prognosemärkte sind geeignet verteilte Informationen zu aggregieren Einsatzgebiet dort, wo quantitative Methoden nicht anwendbar sind Marktdesign eines Prognosemarktes hängt vom jeweiligen Anwendungsgebiet ab Zukünftiger Fokus stärker auf Unterstützung bei der Entwicklung und Auswahl von Ideen/Konzepten