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Die vorliegende Arbeit untersucht das Zusammenspiel von Motiven und Anreizen sowie beobachtbaren dysfunktionalen Verhaltensweisen von Managern bei der Berliner Median-Budgetierung. Von einer Literaturrecherche ausgehend wird zunächst das theoretische Konzept der Dysfunktionen näher gehend erläutert und erklärt. Um den Aussagegehalt der theoretischen Annahmen zu überprüfen und somit eine Verbindung zwischen Einzelfallstudie und generellem theoretischem Kontext zu erhalten, werden hierzu Hypothesen aufgestellt. Darauf aufbauend folgt eine Einzelfallstudie der Berliner Median-Budgetierung mit Fokus auf die Amtsleiter der Leistungs- und Verantwortungszentren. Auf der fallbezogenen Ebene zeigt sich, dass die ursprünglich in der Berliner Median-Budgetierung intendierten Anreizfunktionen bei den Amtsleitern weitest gehend nicht verfangen. Vielmehr produziert das Verfahren Anreize, die dysfunktionale Verhaltensweisen fördern. Auf der generellen Ebene kann hierzu ein Zusammenhang zwischen theoretischen Annahmen zu Dysfunktionen und den Beobachtungen der Einzelfallstudie hergestellt werden. Somit lassen sich dysfunktionale Handlungsmuster innerhalb der Berliner Median-Budgetierung mittels Erklärungsmodellen der theoretischen Konzeption begründen.
The present thesis introduces an iterative expert-based Bayesian approach for assessing greenhouse gas (GHG) emissions from the 2030 German new vehicle fleet and quantifying the impacts of their main drivers. A first set of expert interviews has been carried out in order to identify technologies which may help to lower car GHG emissions and to quantify their emission reduction potentials. Moreover, experts were asked for their probability assessments that the different technologies will be widely adopted, as well as for important prerequisites that could foster or hamper their adoption. Drawing on the results of these expert interviews, a Bayesian Belief Network has been built which explicitly models three vehicle types: Internal Combustion Engine Vehicles (which include mild and full Hybrid Electric Vehicles), Plug-In Hybrid Electric Vehicles, and Battery Electric Vehicles. The conditional dependencies of twelve central variables within the BBN - battery energy, fuel and electricity consumption, relative costs, and sales shares of the vehicle types - have been quantified by experts from German car manufacturers in a second series of interviews. For each of the seven second-round interviews, an expert's individually specified BBN results. The BBN have been run for different hypothetical 2030 scenarios which differ, e.g., in regard to battery development, regulation, and fuel and electricity GHG intensities. The present thesis delivers results both in regard to the subject of the investigation and in regard to its method. On the subject level, it has been found that the different experts expect 2030 German new car fleet emission to be at 50 to 65% of 2008 new fleet emissions under the baseline scenario. They can be further reduced to 40 to 50% of the emissions of the 2008 fleet though a combination of a higher share of renewables in the electricity mix, a larger share of biofuels in the fuel mix, and a stricter regulation of car CO$_2$ emissions in the European Union. Technically, 2030 German new car fleet GHG emissions can be reduced to a minimum of 18 to 44% of 2008 emissions, a development which can not be triggered by any combination of measures modeled in the BBN alone but needs further commitment. Out of a wealth of existing BBN, few have been specified by individual experts through elicitation, and to my knowledge, none of them has been employed for analyzing perspectives for the future. On the level of methods, this work shows that expert-based BBN are a valuable tool for making experts' expectations for the future explicit and amenable to the analysis of different hypothetical scenarios. BBN can also be employed for quantifying the impacts of main drivers. They have been demonstrated to be a valuable tool for iterative stakeholder-based science approaches.
Algorithmic Trading
(2011)
Die Elektronisierung der Finanzmärkte ist in den letzten Jahren weit vorangeschritten. Praktisch jede Börse verfügt über ein elektronisches Handelssystem. In diesem Kontext beschreibt der Begriff Algorithmic Trading ein Phänomen, bei dem Computerprogramme den Menschen im Wertpapierhandel ersetzen. Sie helfen dabei Investmententscheidungen zu treffen oder Transaktionen durchzuführen. Algorithmic Trading selbst ist dabei nur eine unter vielen Innovationen, welche die Entwicklung des Börsenhandels geprägt haben. Hier sind z.B. die Erfindung der Telegraphie, des Telefons, des FAX oder der elektronische Wertpapierabwicklung zu nennen. Die Frage ist heute nicht mehr, ob Computerprogramme im Börsenhandel eingesetzt werden. Sondern die Frage ist, wo die Grenze zwischen vollautomatischem Börsenhandel (durch Computer) und manuellem Börsenhandel (von Menschen) verläuft. Bei der Erforschung von Algorithmic Trading wird die Wissenschaft mit dem Problem konfrontiert, dass keinerlei Informationen über diese Computerprogramme zugänglich sind. Die Idee dieser Dissertation bestand darin, dieses Problem zu umgehen und Informationen über Algorithmic Trading indirekt aus der Analyse von (Fonds-)Renditen zu extrahieren. Johannes Gomolka untersucht daher die Forschungsfrage, ob sich Aussagen über computergesteuerten Wertpapierhandel (kurz: Algorithmic Trading) aus der Analyse von (Fonds-)Renditen ziehen lassen. Zur Beantwortung dieser Forschungsfrage formuliert der Autor eine neue Definition von Algorithmic Trading und unterscheidet mit Buy-Side und Sell-Side Algorithmic Trading zwei grundlegende Funktionen der Computerprogramme (die Entscheidungs- und die Transaktionsunterstützung). Für seine empirische Untersuchung greift Gomolka auf das Multifaktorenmodell zur Style-Analyse von Fung und Hsieh (1997) zurück. Mit Hilfe dieses Modells ist es möglich, die Zeitreihen von Fondsrenditen in interpretierbare Grundbestandteile zu zerlegen und den einzelnen Regressionsfaktoren eine inhaltliche Bedeutung zuzuordnen. Die Ergebnisse dieser Dissertation zeigen, dass man mit Hilfe der Style-Analyse Aussagen über Algorithmic Trading aus der Analyse von (Fonds-)Renditen machen kann. Die Aussagen sind jedoch keiner technischen Natur, sondern auf die Analyse von Handelsstrategien (Investment-Styles) begrenzt.
The paper presents the implementation of Business Process Management in a large international company. The business case illustrates the main objectives and approach taken with the BPM initiative. Central element of the BPM implementation was the development of a process framework which consists of a reference process house (RPH) and common methods for process management across the company. In order to assess the implementation of Business Process Management and the achievements a process management maturity assessment was developed and implemented. The maturity model is based on nine categories which comprehensively cover all aspects which impact the success of Business Process Management. Some findings of the first assessment cycle are pinpointed to illustrate the benefits and best practice exchange as a result of the assessment.