330 Wirtschaft
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The paper presents a comprehensive model of a banking system that integrates network effects, bankruptcy costs, fire sales, and cross-holdings. For the integrated financial market we prove the existence of a price-payment equilibrium and design an algorithm for the computation of the greatest and the least equilibrium. The number of defaults corresponding to the greatest price-payment equilibrium is analyzed in several comparative case studies. These illustrate the individual and joint impact of interbank liabilities, bankruptcy costs, fire sales and cross-holdings on systemic risk. We study policy implications and regulatory instruments, including central bank guarantees and quantitative easing, the significance of last wills of financial institutions, and capital requirements.
Die Analyse von Struktureffekten in der „Allgemeine Milchbehandlung“ wird anhand zweier Fragen vorgenommen:
1. Welche Effekte hat die Größe der Abteilung auf die Produktionskosten?
2. Welche Kosteneinsparungen hätten - ausgehend von der bundesdeutschen Ist-Struktur milchverarbeitender Betriebsstätten - moderate Strukturveränderungen zur
Folge?
Struktureffekte bei der Schnittkäseproduktion. Thesen und Argumente zur Molkereistruktur Teil III
(1990)
Im Rahmen dieses Beitrages wird die Wechselwirkung zwischen abteilungsspezifischen Produktionskosten und der Struktur von Produktionsabteilungen für die Herstellung von Schnittkäse untersucht. Die Analyse eventueller Struktureffekte geschieht in zwei Schritten: zuerst wird der Einfluß unterschiedlicher Kapazitätsgrößen und -auslastungen von Käsereiabteilungen auf die Produktionskosten bestimmt. Danach wird der Frage nachgegangen, wie die Produktionsstrukturen für Schnittkäse in der BR Deutschland aussehen und welche Kosteneinsparungspotentiale sich bei moderaten Strukturveränderungen ergeben.
Nowadays, problems related with solid waste management become a challenge for most countries due to the rising generation of waste, related environmental issues, and associated costs of produced wastes. Effective waste management systems at different geographic levels require accurate forecasting of future waste generation. In this work, we investigate how open-access data, such as provided from the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD), can be used for the analysis of waste data. The main idea of this study is finding the links between socioeconomic and demographic variables that determine the amounts of types of solid wastes produced by countries. This would make it possible to accurately predict at the country level the waste production and determine the requirements for the development of effective waste management strategies. In particular, we use several machine learning data regression (Support Vector, Gradient Boosting, and Random Forest) and clustering models (k-means) to respectively predict waste production for OECD countries along years and also to perform clustering among these countries according to similar characteristics. The main contributions of our work are: (1) waste analysis at the OECD country-level to compare and cluster countries according to similar waste features predicted; (2) the detection of most relevant features for prediction models; and (3) the comparison between several regression models with respect to accuracy in predictions. Coefficient of determination (R2), Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), and Mean Absolute Percentage Error (MAPE), respectively, are used as indices of the efficiency of the developed models. Our experiments have shown that some data pre-processings on the OECD data are an essential stage required in the analysis; that Random Forest Regressor (RFR) produced the best prediction results over the dataset; and that these results are highly influenced by the quality of available socio-economic data. In particular, the RFR model exhibited the highest accuracy in predictions for most waste types. For example, for “municipal” waste, it produced, respectively, R2 = 1 and MAPE = 4.31 global error values for the test set; and for “household” waste, it, respectively, produced R2 = 1 and MAPE = 3.03. Our results indicate that the considered models (and specially RFR) all are effective in predicting the amount of produced wastes derived from input data for the considered countries.
Die Serie von Modellabteilungsrechnungen wird mit der Untersuchung des Kostenverlaufs in der Abteilung Weichkäse fortgefuhrt, um einen weiteren Baustein zur Bestimmung optimaler Produktionsstrukturen zu erhalten. Als Ausgangsposition dieser Themenstellung soll im folgenden die Modellabteilung Weichkäse Gestalt annehmen. Dazu sind drei Arbeitsschritte notwendig: die Festlegung des zu untersuchenden Produktes, die inhaltliche Abgrenzung der zu bildenden Modellabteilung und die Auswahl des Fertigungsverfahrens.
Methodische Weiterentwicklungen der Modellabteilungsrechnung für milchwirtschaftliche Betriebe
(1990)
Vor 15 Jahren wurde der erste Beitrag einer Serie von Modellabteilungsrechnungen mit dem Ziel veröffentlicht, der Praxis und Wissenschaft nachvollziehbare Planungshilfen
für die Gestaltung optimaler Produktionsstrukturen in der Milchwirtschaft an die Hand zu geben. Dieses Ziel gilt auch heute noch, jedoch hat sich im Laufe der Zeit immer
deutlicher herauskristallisiert, daß eine Fortschreibung der Faktorpreise sowie eine gelegentliche Aktualisierung der Faktormengenverbräuche in Anpassung an neue technologische Entwicklungen allein nicht ausreichen, die selbstgesetzen Ansprüche an die Modellabteilungsrechnung zu erfüllen.
Sowohl die liquiditäts- als auch die erfolgsorientierte Betrachtungsweise von Zahlungsströmen soll mit dem Begriff der optimalen Liquidität zum Ausdruck kommen. Der Liquiditätsplan stellt ein geeignetes Instrument dar, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Neben Ausführungen zu den allgemeinen Grundlagen bietet die Abhandlung von Dr. K. Kairies praxisorientierte Überlegungen für die Einführung und Pflege eines Liquiditätsplanes im Unternehmen.
Die Milchwirtschaft will höhere Preise für Speisequark erlösen. Begründet wird dies mit der in der Bundesrepublik Deutschland gesetzlich verordneten Trockenmasseanhebung des Speisequarks von 17% auf 18%. Da diese Änderung zum 1. Januar 1987 bereits in Kraft trat und den Molkereiunternehmen lange vorher bekannt war, ist die Frage zu stellen, warum eine Änderung der variablen Kosten, von der alle Hersteller gleichermaßen betroffen sind, so schwer am Markt in entsprechende Preisanhebungen umzusetzen ist.