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Der vorgestellte Beitrag erforscht die wirtschaftlichen Tätigkeiten der großen deutschen Unternehmen Gelsenkirchen AG, Deutscher Kaiser AG sowie weiterer Firmen und Banken in Georgien am Ende des 19. und Anfang des 20. Jahrhunderts. Diesbezüglich sind in der Arbeit die folgenden Schwerpunkte gesetzt worden: - Erforschung des Wirkens der Firmen Gelsenkirchen AG und Deutscher Kaiser AG und seiner Folgen; - Darstellung der positiven und negativen Seiten ihres Einfluss auf die georgische Wirtschaft; - Darstellung der (insbesondere wirtschaftlichen) Beziehungen zwischen Deutschland und der Demokratischen Republik Georgien (1918 – 1921). Die wissenschaftliche und praktische Relevanz kann wie folgt formuliert werden: - Es wird begründet, dass die deutschen Firmen durch ihre Aktivitäten in Georgien (Bau von Eisenbahnlinien, Einführung einer Reihe von Neuheiten in der Kupfer- und Manganproduktion sowie der Metallverarbeitung) eine entscheidende Rolle in der wirtschaftlichen Entwicklung des Landes spielten; - Die Aktivitäten der Firmen, deren positive und negative Seiten sowie ihr Einfluss auf die georgische Wirtschaft werden im Einzelnen charakterisiert.
Die Entwicklung der deutschen Regionen nach der Wiedervereinigung kann mit Hilfe der Neuen Ökonomischen Geographie erklärt werden. Die gängigen Modelle zeigen aber weder, wie dauerhafte Lohnsatzdifferenzen ohne vollständige Agglomeration entstehen, noch wird die Frage beantwortet, in welcher der betrachteten Regionen sich eine Agglomeration bildet. Diese Lücke wird hier geschlossen, indem das Modell von Ludema und Wooton (1997) erweitert und anschließend auf die Situation in Deutschland angewendet wird.
Der Anstieg der Energiepreise kann zu einer länger anhaltenden Verteuerung von Gütertransporten führen. Welche Auswirkungen haben steigende Transportkosten auf die Entwicklung von Städtesystemen? Ein solcher Transportkostenanstieg hat in der Russischen Föderation nach der Preisliberalisierung 1992 real, d.h. in Relation zu den Preisen anderer Gütergruppen stattgefunden. Gleichzeitig stellt die Bevölkerungsstatistik der Russischen Föderation Daten bereit, mit deren Hilfe Hypothesen zur Entwicklung von Städtesystemen unter dem Einfluss steigender Transportkosten geprüft werden können. Diese Daten werden in der vorliegenden Arbeit umfassend ausgewertet. Den theoretischen Hintergrund liefert die Modellierung eines Städtesystems mit linearer Raumstruktur im Rahmen der Neuen Ökonomischen Geographie. Damit wird ein Werkzeug geschaffen, das auch auf weiträumige Städtesysteme mit ausgeprägter Bandstruktur angewendet werden kann. Die hier erstmals erfolgte ausführliche Erläuterung des zu Grunde liegenden Theorieansatzes versteht sich als Ergänzung der Standardlehrbücher der Raumwirtschaftstheorie. Die Ergebnisse der empirischen Untersuchung bestätigen die Prognose des Modells, dass in großflächigen Ländern bzw. Regionen mit Ähnlichkeit zur unterstellten Raumstruktur ein Anstieg der Transportkosten Konzentrationstendenzen in den Zentren befördert, während die peripheren Regionen zunehmend abgekoppelt werden.
Die Aussicht auf hohe Bonuszahlungen im Erfolgsfall war ein Grund neben mehreren, der Bankmanager im Vorfeld der Finanzkrise dazu verleitet hat, risikoreiche Unternehmensstrategien zu verfolgen und die langfristige Stabilität der Institute zu gefährden. Vor allem im Kreditwesen wurden falsche Anreize in der leistungs- und erfolgsabhängigen Vergütung gesetzt. Die Vergütungssysteme belohnten Manager und Mitarbeiter für die Erreichung kurzfristiger Gewinnziele – ungeachtet der eingegangenen Risiken. Boni wurden meist in bar ausgezahlt und orientierten sich primär an nicht risikoadjustierten Kennzahlen. Inzwischen hat sich in Anbetracht der Dramatik der Finanz- und Wirtschaftskrise eine deutliche Änderung in der Gestaltung der Bonussysteme angekündigt. Wie die Geschäftsberichte einzelner Institute des Jahres 2009 andeuten, werden mit der Erholung des Bankensektors mittelfristig auch die Bonuszahlungen wieder ansteigen.
Within our research group Bayesian Risk Solutions we have coined the idea of a Bayesian Risk Management (BRM). It claims (1) a more transparent and diligent data analysis as well as (2)an open-minded incorporation of human expertise in risk management. In this dissertation we formulize a framework for BRM based on the two pillars Hardcore-Bayesianism (HCB) and Softcore-Bayesianism (SCB) providing solutions for the claims above. For data analysis we favor Bayesian statistics with its Markov Chain Monte Carlo (MCMC) simulation algorithm. It provides a full illustration of data-induced uncertainty beyond classical point-estimates. We calibrate twelve different stochastic processes to four years of CO2 price data. Besides, we calculate derived risk measures (ex ante/ post value-at-risks, capital charges, option prices) and compare them to their classical counterparts. When statistics fails because of a lack of reliable data we propose our integrated Bayesian Risk Analysis (iBRA) concept. It is a basic guideline for an expertise-driven quantification of critical risks. We additionally review elicitation techniques and tools supporting experts to express their uncertainty. Unfortunately, Bayesian thinking is often blamed for its arbitrariness. Therefore, we introduce the idea of a Bayesian due diligence judging expert assessments according to their information content and their inter-subjectivity.