330 Wirtschaft
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Der Begriff der Wirtschaft wird in idealistischer Denktradition als Entscheidungskalkül im Hinblick auf Knappheiten definiert. Aber menschliche Gesellschaften reproduzieren sich durch Arbeit, die auf das Ziel der Bedürfnisbefriedigung bezogen ist. Die Wirksamkeit dieser Arbeit steigt im Verlauf der geschichtlichen Entwicklung durch Arbeitsteilung und Arbeitskooperation an, wobei Erfahrungen, Erkenntnisse und die Anwendung von Wissen als Hebel wirken. Bisher wurden die Entwicklungsstufen Naturalwirtschaft, Geldwirtschaft und Kapitalwirtschaft durchlaufen, und als Perspektive zeichnet sich die Sozialwirtschaft ab. Wirtschaft ist kein Selbstzweck; ihre Aufgabe ist es lediglich, dauerhaft die notwendigen Mittel zum gesellschaftlichen Leben bereit zustellen. Die Überwindung der Armut ist die Voraussetzung für ein Leben in menschlicher Würde und für die freie persönliche Entfaltung der gesellschaftlichen Individuen. Die Bestimmung der der Wirtschaft übergeordneten gesellschaftlichen Zwecke ist ausschließlich eine demokratisch-politische Aufgabe der Gesellschaft.
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.
Seit einiger Zeit lässt sich eine Neuorientierung im Marketing beobachten: Lag früher der Fokus auf den umsatz- und wachstumsorientierten Strategien der Neukunden-Akquisition, so bilden heute die Themen des Kundenbindungs- und des Relationship-Managements die Schwerpunkte einer kundenorientierten Unternehmensführung.
Verstärkten Bemühungen und steigenden Investitionen der Unternehmen im „Bindungswettbewerb“ stehen jedoch auf Seiten der Nachfrager immer öfter sinkende Loyalitätsraten gegenüber. Selbst ein hoher Grad an Kundenzufriedenheit vermag die Abwanderung von Kunden häufig nicht aufzuhalten.
In Theorie und Praxis blieb das Thema der Wiedergewinnung ehemaliger Kunden bisher weitgehend vernachlässigt und empirische Daten liegen nur vereinzelt vor. An der FH Hannover wurde deshalb 1999 eine nicht auftragsgebundene, von der Hochschule selbst initiierte, empirische Erhebung über die Rückgewinnung abgewanderter Kunden durchgeführt. Diese Studie zum Customer Recovery Management konzentriert sich auf die Dienstleistungsbranche und gliedert sich in drei Stufen: eine Vor-, eine Haupt- und eine Nebenstudie.
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.
INHALT EINLEITUNG 1. Einfuhrende Überlegungen 2. Methodische Begründungen ERSTER TEIL: Wirtschaftsentwickung und Rationalisierung 1. Innovation und Wachstum bei J.A.Schumpeter 2. Geschichte der Rationalisierung 2.1. Rationalisierung vor und wahrend der Industriellen Revolution 2.1.1. Rationalisierung durch Arbeitsteilung 2.1.2. Rationalisierung durch Einsatz von Maschinerie 2.2. Rationalisierung seit dem Beginn der "Großen Depression" im Jahre 1873 2.2.1. Der Taylorismus 2.2.2. Der Fordismus 2.2.3. Die Arbeitspsychologie 2.2.4. Die Betriebswirtschaftslehre 2.3. Rationalisierung wahrend der Weimarer Republik 2.3.1. Entstehungsbedingungen 2.3.2. Erscheinungsformen der Rationalisierung 2.3.2.1. Rationalisierung in der Produktion 2.3.2.1.1. Rationalisierung m der Landwirtschaft 2.3.2.1.2. Rationalisierung in der Industrie 2.3.2.2. Rationalisierung in der Zirkulation 2.4. Exkurs: Rationalisierung im konjunkturellen Verlauf der 20er Jahre 2.4.1. "Volkswirtschaftliche" oder "negative" Rationalisierung 2.4.?. Der Rationalisierungsaufscnwung 2.4.3. Die Weltwirtschaftskrise 2.4.4. Rationalisierung, Konjunktur und Krise in den 20er Jahren 2.5. Rationalisierung während des deutschen Faschismus 2.6. Rationalis1erung wahrend der Rekonstruktionsperiode bis zur Krise von 1966/67 2.7. Rationalisierung seit der Krise von 1966/67 3. Verschiedene Sichtweisen von Rationalisierung 3.1. Rationalisierung und technischer Fortschritt 3.2. Rationalisierung als Ausdruck betriebswirtschaftlicher Praxis und aus volkswirtschaftlicher Sicht 3.3. Rationalisierung aus der Sicht der Marxschen Theorie 3.4. Der Rationalisierungsbegriff 3.4.1. Der einzelwirtschaftliche Rationalisierungsbegriff 3.4.2. Der gesamtwirtschaftliche Rationalisierungsbegriff 3.4.3. Rationalisierung und Marxsche Theorie 3.4.4. Der allgemeine Rationalisierungsbegriff ZWEITER TEIL: Ursachen und Wirkungen von Rationalisierung im konjukturellen Verlauf 1. Rationalisierung im konjunkturellen Aufschwung 1.1. Rationalisierung und Investition 1.2. Die Konjunkturtheorie von J.R.Hicks 1.3. Aufschwung und Krise 1.3.1. Die Erholung 1.3.2. Die Expansion 1.3.3. Die Hochkonjunktur 2. Rationalisierung im konjunkturellen Abschwung 2.1. Die Abschwächung 2.2. Die Depression 2.2.1. Desinvestitionen und die Stabilisierung des Abschwungs 2.2.2. Die Strategie der Rationalisierung 2.2.3. Kreislaufwirkungen von Rationalisierungsinvestitionen 2.2.4. Schranken der Rationalisierung 3. Wirtschaftspolitische Überlegungen
Der vorliegende Artikel analysiert sowohl das in der Entwicklung stehende Projekt, die Digitalisierung von Herbarbelegen, als auch den dafür vorhandenen Markt. Bei der Produktanalyse wird das Kernprodukt in die 3 Einzelprodukte gegliedert und diese in Funktion und Zusammensetzung näher erklärt. Besonderen Wert wird hier auf die bisher angefallenen Entwicklungskosten gelegt, da sie die Basis für die Kalkulation der Umsatzanalyse bilden. Die Marktanalyse besteht aus einer genauen Analyse des deutschen Marktes sowie einer gröberen des europäischen- und des Weltmarktes. Die anschließend durchge-führte Umsatzanalyse basiert auf den Daten aus der Produktanalyse und der recherchierten Märkten. Ziel hiervon ist es, erste Vorstellungen eines möglichen Umsatzes auf dem deutschen, europäischen und weltweiten Markt zu erstellen.