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Robust Scenario Analysis — Bewertung von Worst-Case- und Minimax-Regret-Szenarien bei tiefer Unsicherheit

Robust Scenario Analysis bewertet eine Reihe von Kandidatenstrategien über eine strukturierte Sammlung plausibler zukünftiger Szenarien und wählt die Strategie aus, die unabhängig davon, welches Szenario eintritt, akzeptabel gut – oder im schlimmsten Fall am besten – abschneidet. Sie kombiniert Szenarioplanung mit Robustheitskriterien wie Maximin, Minimax-Regret oder Satisficing, um Entscheidungen bei tiefer, unreduzierbarer Unsicherheit zu unterstützen.

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Quellen

  1. Wald, A. (1950). Statistical Decision Functions. Wiley, New York. link
  2. Lempert, R. J., Popper, S. W., Bankes, S. C. (2003). Shaping the Next One Hundred Years: New Methods for Quantitative, Long-Term Policy Analysis. RAND Corporation, Santa Monica, CA. ISBN: 9780833032751

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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Scenario Analysis — Worst-case and minimax regret scenario evaluation under deep uncertainty. ScholarGate. https://scholargate.app/de/simulation/robust-scenario-analysis

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Referenziert von

ScholarGateRobust Scenario Analysis (Robust Scenario Analysis — Worst-case and minimax regret scenario evaluation under deep uncertainty). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/simulation/robust-scenario-analysis · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026