Die zuletzt angestiegene Anzahl an sozialen Konflikten, Naturkatastrophen und ökonomischen Turbulenzen hat gezeigt, dass solche stochastische Events selten auftreten aber einen erheblichen Einfluss auf die ökonomische Handlungen haben. Viele Wirtschaftssubjekte hatten große Einbußen, was dazu geführt hat, dass das Interesse der Ökonomen gestiegen ist, neue Bewertungsmethoden für Investitionsprojekte zu entwickeln. Wie die Literaturdiskussion dieser Arbeit betont, wurden Desaster lange Zeit nicht als ein Einflussfaktor von Investitionsentscheidungen betrachtet. Erst ihre gestiegene Anzahl hat diese Sichtweise geändert. Die zentrale Frage, die in diesem Kontext aufkommt, ist, wie Entscheider eine große Variabilität berücksichtigen können. Diese Doktorarbeit beleuchtet diese Fragestellung, indem Methoden entwickelt werden, die marginale und nichtmarginale stochastische Schocks in sequentiellen und nicht-sequentiellen Investitionsentscheidungen berücksichtigen. Weiterhin liefert sie eine Analyse derer Auswirkungen auf das Investitionsverhalten sowie Aussagen über optimale Investitionsentscheidungen.
Bibliographic Metadata
- TitleEssays on investment decisions under large uncertainty
- Author
- Examiner
- Published
- Institutional NotePaderborn, Univ., Diss., 2014
- AnnotationTag der Verteidigung: 21.08.2014
- Defended on2014-08-21
- LanguageEnglish
- Document TypesDissertation (PhD)
- URN
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- Reference
- IIIF
The recently increased number of social conflicts, natural disasters and economic turbulences has shown that many stochastic events are rare but have a devastating impact on economic activity. Many economic agents suffered from huge losses, which increased the attention of professional interest to develop new evaluation methods of investment projects. As the literature discussion of this thesis emphasizes, for a long time disasters were not regarded as an essential element of investment decisions and only their recent impact changed this practice. The central question that arises in this context is how decision makers can account for large variability. This doctoral thesis sheds further light onto this question by developing methods for evaluating marginal and non-marginal stochastic shocks for non-sequential and sequential investment decisions. Furthermore, it provides an analysis of their effects on investment behaviour as well as statements about optimal investment decisions.
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