@phdthesis{Biewald2008,
  author    = {Biewald, Anne},
  title     = {A dynamic life cycle model for Germany with unemployment uncertainty},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-33111},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  year      = {2008},
  abstract  = {This work analyzes the saving and consumption behavior of agents faced with the possibility of unemployment in a dynamic and stochastic life cycle model. The intertemporal optimization is based on Dynamic Programming with a backward recursion algorithm. The implemented uncertainty is not based on income shocks as it is done in traditional life cycle models but uses Markov probabilities where the probability for the next employment status of the agent depends on the current status. The utility function used is a CRRA function (constant relative risk aversion), combined with a CES function (constant elasticity of substitution) and has several consumption goods, a subsistence level, money and a bequest function.},
  language  = {en}
}
@phdthesis{SarnesNitu2018,
  author    = {Sarnes-Nitu, Juliane},
  title     = {Mit der Schuldenbremse zu nachhaltigen Staatsfinanzen?},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-413804},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {294},
  year      = {2018},
  abstract  = {The core question of this paper is: Does the debt brake secure fiscal sustainability in Germany? To answer this question, we will first examine the effects of the introduction of the debt brake on the German federal states in the period 2010-16. For this purpose, the observed consolidation performance and the consolidation incentive or pressure experienced by the federal states were evaluated with the help of a scorecard specifically developed for this purpose. Multiple regression analysis was used to analyze how the scorecard factors affect the consolidation performance of the federal states. It found that nearly 90\% of the variation was explained by the independent variables budgetary position, debt burden, revenue growth and pension burden. Thus the debt brake likely played a subordinate role in the 2009-2016 consolidation episode. Subsequently, the data collected in 65 expert interviews was used to analyze the limits of the new fiscal rule, and to determine which potential risks could hinder or prevent the debt brake in the future: municipal debt, FEUs, contingent liabilities in the form of guarantees for financial institutions and pension obligations. The frequently expressed criticism that the debt brake impedes economic growth and public investments is also reviewed and rejected. Finally, we discuss potential future developments regarding the debt brake and the German public administration as well as future consolidation efforts of the L{\"a}nder.},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Oetsch2012,
  author    = {{\"O}tsch, Rainald},
  title     = {Stromerzeugung in Deutschland unter den Rahmenbedingungen von Klimapolitik und liberalisiertem Strommarkt : Bewertung von Kraftwerksinvestitionen mit Bayes'schen Einflussdiagrammen},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-69056},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  year      = {2012},
  abstract  = {Mit der Liberalisierung des Strommarkts, den unsicheren Aussichten in der Klimapolitik und stark schwankenden Preisen bei Brennstoffen, Emissionsrechten und Kraftwerkskomponenten hat bei Kraftwerksinvestitionen das Risikomanagement an Bedeutung gewonnen. Dies {\"a}ußert sich im vermehrten Einsatz probabilistischer Verfahren. Insbesondere bei regulativen Risiken liefert der klassische, h{\"a}ufigkeitsbasierte Wahrscheinlichkeitsbegriff aber keine Handhabe zur Risikoquantifizierung. In dieser Arbeit werden Kraftwerksinvestitionen und -portfolien in Deutschland mit Methoden des Bayes'schen Risikomanagements bewertet. Die Bayes'sche Denkschule begreift Wahrscheinlichkeit als pers{\"o}nliches Maß f{\"u}r Unsicherheit. Wahrscheinlichkeiten k{\"o}nnen auch ohne statistische Datenanalyse allein mit Expertenbefragungen gewonnen werden. Das Zusammenwirken unsicherer Werttreiber wurde mit einem probabilistischen DCF-Modell (Discounted Cash Flow-Modell) spezifiziert und in ein Einflussdiagramm mit etwa 1200 Objekten umgesetzt. Da der {\"U}berw{\"a}lzungsgrad von Brennstoff- und CO2-Kosten und damit die H{\"o}he der von den Kraftwerken erwirtschafteten Deckungsbeitr{\"a}ge im Wettbewerb bestimmt werden, reicht eine einzelwirtschaftliche Betrachtung der Kraftwerke nicht aus. Strompreise und Auslastungen werden mit Heuristiken anhand der individuellen Position der Kraftwerke in der Merit Order bestimmt, d.h. anhand der nach kurzfristigen Grenzkosten gestaffelten Einsatzreihenfolge. Dazu wurden 113 thermische Großkraftwerke aus Deutschland in einer Merit Order vereinigt. Das Modell liefert Wahrscheinlichkeitsverteilungen f{\"u}r zentrale Gr{\"o}ßen wie Kapitalwerte von Bestandsportfolien sowie Stromgestehungskosten und Kapitalwerte von Einzelinvestitionen (Steinkohle- und Braunkohlekraftwerke mit und ohne CO2-Abscheidung sowie GuD-Kraftwerke). Der Wert der Bestandsportfolien von RWE, E.ON, EnBW und Vattenfall wird prim{\"a}r durch die Beitr{\"a}ge der Braunkohle- und Atomkraftwerke bestimmt. Erstaunlicherweise schl{\"a}gt sich der Emissionshandel nicht in Verlusten nieder. Dies liegt einerseits an den Zusatzgewinnen der Atomkraftwerke, andererseits an den bis 2012 gratis zugeteilten Emissionsrechten, welche hohe Windfall-Profite generieren. Dadurch erweist sich der Emissionshandel in seiner konkreten Ausgestaltung insgesamt als gewinnbringendes Gesch{\"a}ft. {\"U}ber die Restlaufzeit der Bestandskraftwerke resultiert ab 2008 aus der Einf{\"u}hrung des Emissionshandels ein Barwertvorteil von insgesamt 8,6 Mrd. €. In {\"a}hnlicher Dimension liegen die Barwertvorteile aus der 2009 von der Bundesregierung in Aussicht gestellten Laufzeitverl{\"a}ngerung f{\"u}r Atomkraftwerke. Bei einer achtj{\"a}hrigen Laufzeitverl{\"a}ngerung erg{\"a}ben sich je nach CO2-Preisniveau Barwertvorteile von 8 bis 15 Mrd. €. Mit h{\"o}heren CO2-Preisen und Laufzeitverl{\"a}ngerungen von bis zu 28 Jahren w{\"u}rden 25 Mrd. € oder mehr zus{\"a}tzlich anfallen. Langfristig erscheint fraglich, ob unter dem gegenw{\"a}rtigen Marktdesign noch Anreize f{\"u}r Investitionen in fossile Kraftwerke gegeben sind. Zu Beginn der NAP 2-Periode noch rentable Investitionen in Braunkohle- und GuD-Kraftwerke werden mit der auslaufenden Gratiszuteilung von Emissionsrechten zunehmend unrentabler. Die Rentabilit{\"a}t wird durch Strommarkteffekte der erneuerbaren Energien und ausscheidender alter Gas- und {\"O}lkraftwerke stetig weiter untergraben. Steinkohlekraftwerke erweisen sich selbst mit anf{\"a}nglicher Gratiszuteilung als riskante Investition. Die festgestellten Anreizprobleme f{\"u}r Neuinvestitionen sollten jedoch nicht dem Emissionshandel zugeschrieben werden, sondern resultieren aus den an Grenzkosten orientierten Strompreisen. Das Anreizproblem ist allerdings bei moderaten CO2-Preisen am gr{\"o}ßten. Es gilt auch f{\"u}r Kraftwerke mit CO2-Abscheidung: Obwohl die erwarteten Vermeidungskosten f{\"u}r CCS-Kraftwerke gegen{\"u}ber konventionellen Kohlekraftwerken im Jahr 2025 auf 25 €/t CO2 (Braunkohle) bzw. 38,5 €/t CO2 (Steinkohle) gesch{\"a}tzt werden, wird ihr Bau erst ab CO2-Preisen von 50 bzw. 77 €/t CO2 rentabel. Ob und welche Kraftwerksinvestitionen sich langfristig rechnen, wird letztlich aber politisch entschieden und ist selbst unter stark idealisierten Bedingungen kaum vorhersagbar.},
  language  = {de}
}