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(2010)
Die Neue Ökonomische Geographie (NEG) erklärt Agglomerationen aus einem mikroökonomischen Totalmodell heraus. Zur Vereinfachung werden verschiedene Symmetrieannahmen getätigt. So wird davon ausgegangen, dass die betrachteten Regionen die gleiche Größe haben, die Ausgabenanteile für verschiedene Gütergruppen identisch sind und die Transportkosten für alle Industrieprodukte die selben sind. Eine Folge dieser Annahmen ist es, dass zwar erklärt werden kann, unter welchen Bedingungen es zur Agglomerationsbildung kommt, nicht aber wo dies geschieht. In dieser Arbeit werden drei Standardmodelle der NEG um verschiedene Asymmetrien erweitert und die Veränderung der Ergebnisse im Vergleich zum jeweiligen Basismodell dargestellt. Dabei wird neben der Theorie auf die Methoden der Simulation eingegangen, die sich grundsätzlich auf andere Modelle übertragen lassen. Darauf aufbauend wird eine asymmetrische Modellvariante auf die wirtschaftliche Entwicklung Deutschlands angewandt. So lässt sich das Ausbleiben eines flächendeckenden Aufschwungs in den neuen Ländern, die starken Wanderungsbewegungen in die alten Länder und das dauerhafte Lohnsatzgefälle in einem Totalmodell erklären.
Risk attitudes influence the complete life cycle of entrepreneurs. Whereas recent research underpins the theoretical proposition of a positive correlation between risk attitudes and the decision to become self-employed, the effects on survival are not as straightforward. Psychological research posits an inverse U-shaped relationship between risk attitudes and entrepreneurial survival. On the basis of experimentally validated data of the German Socio-Economic Panel (SOEP), we examine the extent to which risk attitudes influence survival rates in self-employment in Germany. The empirical results confirm that persons whose risk attitudes are in the medium range survive significantly longer as entrepreneurs than do persons with particularly low or high risk attitudes.
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.