Einige Worte zum âGoldenen Schnittâ im traditionellen Sinne
Es wird angenommen, dass eine Strecke so aufgeteilt werden sollte, dass der kleinere Teil zum gröĂeren so steht wie der gröĂere zum gesamten Segment. Diese Teilung ergibt das VerhĂ€ltnis 1/1,618, das die alten Griechen, die es von den noch Ă€lteren Ăgyptern ĂŒbernahmen, den âGoldenen Schnittâ nannten. Viele architektonische Werke â die Proportionen der GebĂ€udeumrisse, das VerhĂ€ltnis zwischen ihren SchlĂŒsselelementen â angefangen von den Ă€gyptischen Pyramiden bis hin zu den theoretischen EntwĂŒrfen von Le Corbusier â basieren auf diesem VerhĂ€ltnis.
Dazu passen die Fibonacci-Zahlen, deren Spirale eine ausgeklappte geometrische Illustration dieses VerhÀltnisses bietet.
DarĂŒber hinaus entsprechen die MaĂe des menschlichen Körpers (von den FĂŒĂen bis zum Bauchnabel, vom Bauchnabel bis zum Kopf, vom Kopf bis zu den Fingern einer erhobenen Hand), beginnend mit den idealen Proportionen, die im Mittelalter gesehen wurden (der vitruvianische Mensch usw.), und endend mit den anthropometrischen Messungen der Bevölkerung der UdSSR, ziemlich genau diesem VerhĂ€ltnis.
Wenn man hinzufĂŒgt, dass solche Figuren in völlig unterschiedlichen biologischen Objekten wie Muschelschalen, der Anordnung von Samen in Sonnenblumen und in Pinienzapfen entdeckt wurden, wird verstĂ€ndlich, warum die irrationale Zahl, die mit 1,618 beginnt, als "göttlich" bezeichnet wird â ihre Spuren sind sogar in der Form von Galaxien zu finden, die zur Fibonacci-Spirale tendieren!
Angesichts aller genannten Beispiele kann man vermuten:
- wir es hier mit wahrhaft "Big Data" zu tun haben,
- selbst im ersten Ansatz weisen sie auf eine gewisse, wenn nicht Universalisierung, so doch auf eine auĂergewöhnlich weite Verbreitung des "Goldenen Schnitts" und seiner nahe verwandten Werte hin.
In der Wirtschaft
Die Lorenz-Kurven sind weithin bekannt und werden intensiv genutzt, um die Einkommensverteilung innerhalb der Bevölkerung zu visualisieren. Dieses leistungsstarke makroökonomische Werkzeug, das mit verschiedenen Variationen und PrĂ€zisierungen (wie dem Dezilkoeffizienten und dem Gini-Index) arbeitet, findet in der Statistik Verwendung, um socioökonomische Vergleiche zwischen LĂ€ndern und deren Besonderheiten anzustellen. Zudem kann es als Grundlage fĂŒr weitreichende politische und haushaltspolitische Entscheidungen in den Bereichen Besteuerung, Gesundheitswesen und der Entwicklung von PlĂ€nen fĂŒr LĂ€nder und Regionen dienen.
Obwohl im alltÀglichen Bewusstsein Einkommen und Ausgaben fest miteinander verbunden sind, ist dies bei Google nicht der Fall... Erstaunlicherweise konnte ich die Verbindung zwischen Lorenz-Kurven und der Verteilung von Ausgaben nur bei zwei russischen Autoren finden (ich wÀre dankbar, wenn jemand Àhnliche Arbeiten im russischen sowie im englischsprachigen Bereich kennt).
Die erste ist die Dissertation von T. M. Bueva. Diese Dissertation befasste sich unter anderem mit der Optimierung von Ausgaben in den marischen GeflĂŒgelfarmen.
Ein anderer Autor, V.V. Matochin (es gibt wechselseitige Verweise zwischen den Autoren), betrachtet die Thematik umfassender. Matochin, ursprĂŒnglich Physiker, beschĂ€ftigt sich mit der statistischen Verarbeitung von Daten, die bei Entscheidungsfindungsprozessen eingesetzt werden, sowie mit der Bewertung der AnpassungsfĂ€higkeit und Steuerbarkeit von Unternehmen.
Die nachfolgende Konzeption und die Beispiele sind den Arbeiten von V. Matochin und seinen Kollegen (Matochin, 1995), (Antoniou et al., 2002), (Kryanev et al., 1998), (Matochin et al. 2018) entnommen. In diesem Zusammenhang sollte hinzugefĂŒgt werden, dass mögliche Fehler bei der Interpretation ihrer Arbeiten ausschlieĂlich im Ermessen des Autors dieser Zeilen liegen und nicht den ursprĂŒnglichen akademischen Texten zugeschrieben werden können.
Unerwartete BestÀndigkeit
Darstellung in den nachfolgend abgebildeten Grafiken.
1. Verteilung der Forschungsstipendien im Wettbewerb wissenschaftlich-technischer Arbeiten im Rahmen des staatlichen Programms "Hochtemperatur-Supraleitung". (Matochin, 1995)

Abb. 1. Anteile der jĂ€hrlichen Mittelverteilung auf Projekte in den Jahren 1988â1994.
Die Hauptmerkmale der jĂ€hrlichen Verteilungen sind in Tabelle 3 aufgefĂŒhrt, wobei SN die jĂ€hrliche Summe der verteilten Mittel (in Millionen Rubel) darstellt und N die Anzahl der finanzierten Projekte. Trotz der VerĂ€nderungen im Personal des Wettbewerbsjurys, des Budgets und sogar der Geldsummen (vor und nach der Reform von 1991) ist die StabilitĂ€t der realen Kurven ĂŒber die Zeit erstaunlich. Die schwarze Linie im Diagramm besteht aus experimentellen Punkten.
| 1988 | 1989 | 1990 | 1991 | 1992 | 1993 | 1994 | ||
| O | 273 | 362 | 432 | 553 | 345 | 353 | 253 | X |
| Sn | 143.1 | 137.6 | 136.9 | 411.2 | 109.4 | 920 | 977 | Y |
Tabelle 3
2. Kurve der mit dem Verkauf von WarenbestÀnden verbundenen Ausgaben (Kotlyar, 1989)

Abbildung 2
3. Gehaltsstruktur nach Dienstgraden
Zur Veranschaulichung der Diagrammgestaltung wurden Daten aus dem Dokument âVerzeichnis: wie viel den Dienstgraden an den regulĂ€ren JahresgehĂ€ltern zustehtâ (Suworow, 2014) (âDie Wissenschaft zu siegenâ) herangezogen.
| ![]() Abbildung 3. Diagramm der VerhĂ€ltnismĂ€Ăigkeit der JahresgehĂ€lter nach Dienstgraden |
4. Durchschnittlicher Arbeitszeitplan eines amerikanischen Mittelmanagements (Mintzberg, 1973)

Abbildung 4
Die angegebenen normierten Grafiken lassen darauf schlieĂen, dass in den von ihnen illustrierten wirtschaftlichen AktivitĂ€ten eine gemeinsame RegelmĂ€Ăigkeit besteht. Trotz radikal unterschiedlicher spezifischer TĂ€tigkeiten, hinsichtlich ihres Ortes und ihrer Zeit, ist es sehr wahrscheinlich, dass die Ăhnlichkeit der Grafiken durch ein fundamentales Funktionsprinzip wirtschaftlicher Systeme bedingt ist. Ăber Jahrtausende wirtschaftlicher BetĂ€tigung haben die Akteure dieser TĂ€tigkeiten, basierend auf einer Vielzahl von Versuchen und Fehlern, eine gewisse optimale Strategie zur Ressourcenverteilung herausgearbeitet und nutzen diese instinktiv in ihren aktuellen TĂ€tigkeiten. Diese Annahme steht im Einklang mit dem bekannten Pareto-Prinzip: 20 % unserer Anstrengungen bringen 80 % der Ergebnisse. Hier ist etwas Ăhnliches klar zu erkennen. Die prĂ€sentierten Grafiken drĂŒcken eine empirische GesetzmĂ€Ăigkeit aus, die im Falle ihrer Umwandlung in ein Lorenz-Diagramm mit ausreichender Genauigkeit durch einen Exponenten von âAlphaâ gleich 2 beschrieben werden kann. Bei diesem Wert verwandelt sich das Lorenz-Diagramm in einen Teil eines Kreises.
Diese noch nicht festgelegte Eigenschaft kann als ĂberlebensfĂ€higkeit bezeichnet werden. Ăhnlich wie in der Natur wird die ĂberlebensfĂ€higkeit eines Wirtschaftssystems durch seine FĂ€higkeit bestimmt, sich an die Bedingungen des sozialwirtschaftlichen Umfelds anzupassen und sich an MarktverĂ€nderungen zu orientieren.
Das bedeutet, dass ein System, in dem die Kostenverteilung nahe am optimalen Punkt liegt (bei einem Alpha-Wert von 2 oder einer radikal angepassten Kostenverteilung), die besten Chancen hat, in seiner bestehenden Form zu bestehen. Bemerkenswert ist, dass in einigen FÀllen diese Verteilung auch die höchste RentabilitÀt des Unternehmens bestimmt. Zum Beispiel hier. Je geringer der Abweichungskoeffizient vom Idealwert ist, desto höher ist die RentabilitÀt des Unternehmens (Buyeva, 2002).
Tabelle (Ausschnitt)
| Name des Betriebs, des Bezirks | RentabilitÀt (%) | Abweichungskoeffizient | |
| 1 | GUP p/f âWolgaâ im Wolga-Distrikt | 13,0 | 0,336 |
| 2 | SPK p/f âGorno-Mariyskayaâ | 11,1 | 0,18 |
| 3 | UMSP s-z âZvenigovskiyâ | 33,7 | 0,068 |
| 4 | ZAO âMariyskoyeâ im Medvedevskij Bezirk | 7,5 | 0,195 |
| 5 | OAO âTeplichnoyeâ im Medvedevskij Bezirk | 16,3 | 0,107 |
| ⊠| |||
| 47 | SPK (K-z) âRassvetâ im Sowetskij Bezirk | 3,2 | 0,303 |
| 48 | S-z âBronyevykâ im Kilemarskij Bezirk | 14,2 | 0,117 |
| 49 | SPK SHA âAvantgardeâ im Morkinskiy Bezirk | 6,5 | 0,261 |
| 50 | SHA KZ im. Petrowa im Morkinskiy Bezirk | 22,5 | 0,135 |
Praktische Erkenntnisse
Bei der Planung von Ausgaben, sowohl fĂŒr Unternehmen als auch fĂŒr Haushalte, ist es nĂŒtzlich, eine Lorenzkurve zu erstellen und diese mit der idealen zu vergleichen. Je nĂ€her Ihr Diagramm an der idealen Variante liegt, desto wahrscheinlicher ist es, dass Sie richtig planen und Ihre AktivitĂ€ten erfolgreich sind. Eine solche NĂ€he beweist, dass Ihre PlĂ€ne den Erfahrungen wirtschaftlicher AktivitĂ€ten der Menschheit entsprechen, die in allgemein anerkannten empirischen GesetzmĂ€Ăigkeiten wie dem Pareto-Prinzip festgehalten sind.
Es kann jedoch vermutet werden, dass es hier um das Funktionieren eines reifen Wirtschaftssystems geht, das auf RentabilitÀt ausgerichtet ist. Sollte es hingegen nicht um die Maximierung des Profits gehen, sondern beispielsweise um die Modernisierung des Unternehmens oder um eine grundsÀtzliche Erhöhung seines Marktanteils, wird Ihre Ausgabenverteilung von der Kurve abweichen.
Es ist verstĂ€ndlich, dass selbst bei einem Startup mit seiner speziellen wirtschaftlichen Struktur die Lorenz-Kurve, die die höchste Erfolgswahrscheinlichkeit angibt, ebenfalls von einem Kreis abweichen wird. Man könnte die Hypothese aufstellen, dass Abweichungen der Ausgabenverteilungskurve nach innen mit sowohl erhöhten Risiken als auch einer verringerten AnpassungsfĂ€higkeit des Unternehmens korrelieren. Ohne jedoch auf umfangreiche statistische Daten zu Startups (sowohl erfolgreichen als auch gescheiterten) zurĂŒckzugreifen, sind fundierte und qualifizierte Prognosen kaum möglich.
Nach einer anderen Hypothese kann die Abweichung der Ausgabenverteilungskurve nach auĂen ein Indiz fĂŒr ĂŒbermĂ€Ăige Regulierung des Managements sowie ein Signal fĂŒr bevorstehende Insolvenz sein. Um diese Hypothese zu ĂŒberprĂŒfen, ist ebenfalls eine bestimmte Referenzbasis erforderlich, die, Ă€hnlich wie bei Startups, wahrscheinlich nicht öffentlich zugĂ€nglich ist.
AbschlieĂend
Die ersten groĂen Veröffentlichungen zu diesem Thema stammen aus dem Jahr 1995 (Matokhin, 1995). Die wenig bekannte Relevanz dieser Arbeiten, angesichts ihrer universellen Anwendbarkeit und der radikal neuen Verwendung weit verbreiteter Modelle und Instrumente durch Ăkonomen, bleibt in gewisser Weise ein RĂ€tselâŠ
Quelle: habr.com

