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Deposition measurements and critical loads calculations: monitoring data, results and perspective
This paper presents the variation of sulphur and nitrogen deposition and the exceedance of their critical loads on Level II ICP Forests plots. The fact that critical loads are still exceeded at many forest sites in Europe indicates a continuing need for further implementation of air pollution abatement strategies. Such results contribute to the scientific basis for the development and reviews of the effectiveness of clean air politics by the Convention on Long-range Transboundary Air Pollution
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Algorithm Aversion and Other Causes of Bias in Decision Behavior
Diese Arbeit leistet einen Beitrag zu der Debatte, inwiefern die neoklassische Wirtschaftstheorie geeignet ist, die ökonomische Wirklichkeit zu beschreiben. Sie umfasst die drei Themengebiete Algorithm Aversion, Analyse von Kapitalmarktprognosen und Analyse von Preisdifferenzen. Der erste Themenblock (Studien 1-5) ist das noch junge Forschungsfeld der "Algorithm Aversion". Dietvorst et al. (2015) hatten gezeigt, dass Menschen dazu neigen, auf die Verwendung leistungsstarker, automatisierter Verfahren (Algorithmen) zu verzichten, selbst wenn deren Verwendung eindeutig zu ihrem eigenen Vortei...
Arbeitsbericht: Verbesserung des physikalischen Bodenschutzes bei der Wirtschaftsdüngerausbringung im Frühjahr - Herausforderungen und Lösungsansätze
Durch die neue Düngeverordnung (Verordnung zur Neuordnung der guten fachlichen Praxis beim Düngen vom 26. Mai 2017, DüV) werden die Möglichkeiten für die Ausbringung von Wirtschaftsdüngern im Spätsommer und Herbst stark begrenzt. Die erneute Anpassung der DüV durch Beschluss im Bundesrat Ende März 2020 schränkt die Möglichkeit zur Wirtschaftsdüngerausbringung nach Ernte der Hauptkultur weiter ein. Dadurch wird sich eine Verschiebung der Ausbringung relevanter Mengen in das Frühjahr vollziehen. Diese Regelungen zum Gewässer- und Klimaschutz werfen ein neues Konfliktfeld in Bezug auf den Bodenschutz auf. Im Frühjahr weisen viele Böden feuchte bis sehr feuchte Bedingungen auf und sind damit sehr verdichtungsempfindlich. Insbesondere bei der Ausbringung von Wirtschaftsdüngern kommen hohe Lasten auf das Feld und die Gefahr von Bodenverdichtungen steigt. Die vorliegende Studie befasste sich mit der speziellen Problemstellung des Bodenschutzes bei der Ausbringung von Wirtschaftsdünger im Frühjahr. Ziel dabei war die Bewertung von existierenden und potentiellen Maßnahmen zum Bodenschutz unter Einbeziehung von Stakeholdern. Dazu wurde ein Stakeholder-Workshop durchgeführt. Darauf aufbauend wurden existierene Handreichungen zur Bewertung des Bodenzustandes und der Befahrbarkeit bewertet und ein Verfahrensvergleich zur Ausbringung von Wirtschaftsdüngern aus ökonomischer und bodenschutz Perspektive durchgeführt. Die größten Herausforderungen sehen Akteure aus der Praxis in unsicheren Rahmenbedingungen. In den niedersächsischen Ackerbauregionen besteht gemäß Nährstoffbilanz zwar das Potenzial, aus den Veredlungsgebieten (Weser-Ems) Wirtschaftsdünger aufzunehmen, die Bereitschaft der Landwirt*innen ist allerdings gering. Dies ist zum einen auf eine große Unsicherheit (v.a. hinsichtlich Witterung, die die Planung einer bodenschonenden Befahrung erschweren und politisch-administrativer Rahmenbedingungen) unter Landwirt*innen in den aufnehmenden Regionen zurückzuführen, zum anderen auf die zusätzlichen Kosten, die bei bodenschonender Ausbringung im Frühjahr entstehen. Die wahrgenommenen Unsicherheiten resultieren gleichermaßen aus den noch unklaren Auslegungen der DüV durch die Länder und die mangelnde Erfahrung damit, wie auch aus der schlechten Vorhersagbarkeit der Witterung, die von Jahr zu Jahr verschieden ist. Diese Unsicherheiten erschweren die Planbarkeit, wirken sich investitionshemmend aus und reduzieren die Akzeptanz Wirtschaftsdünger aufzunehmen. Für die Bewertung ob und/oder unter welchen Bedingungen eine Befahrbarkeit ohne das Risiko von Bodenverdichtung gegeben ist, wird Landwirt*innen empfohlen, mit Hilfe einer visuell-haptischen Untersuchung die Befahrbarkeit des Bodens einzuschätzen. Hierfür ist Sensibilisierung und Übung notwendig, die durch Beratung und Ausbildung realisiert werden kann. Durch technische Lösungen wie beispielsweise die Gülleverschlauchung kann auch unter feuchteren Bedingungen bodenschonend gefahren werden. Dadurch kann sich das Zeitfenster für die Ausbringung vergrößern, gleichzeitig erhöht sich der Handlungsspielraum der Landwirt*innen. Diese technischen Lösungen gehen allerdings mit erhöhten Investitionskosten einher, die ab einer gewissen Flächengröße aber wirtschaftliche Vorteile mit sich bringen können. Die Wirtschaftlichkeit hängt von einer Vielzahl von Betriebsparametern ab und muss im Einzelfall evaluiert werden. Der Kostenvergleich unterschiedlicher Verfahren legt nahe, dass die Gülleverschlauchung eher eine überbetriebliche Alternative bei hoher Maschinenauslastung (ca. 1333 ha/a) darstellt. Die Ergebnisse des Verfahrensvergleichs wurden in einem weiteren Stakeholder- Workshop vorgestellt und als nicht praxisnah von den Teilnehmenden eingestuft. Als mögliche Unsachen für die Diskrepanz zwischen Theorie und Praxis wurden die Datengrundlage und Berechnungsart identifiziert, die den komplexen Zusammehnhängen nicht gerecht werden. Eine weiterführende Evaluation, die einen Betrieb mit allen relevanten Komponenten beachtet ist unabdingbar. Um die Verbringung des Wirtschaftsdüngers aus den abgebenden in die aufnehmenden Regionen effizient durchzuführen, muss die Bereitschaft zur Aufnahme von Wirtschaftsdünger gestärkt werden. Hierfür wäre ein zentrales Tool wünschenswert, das die Befahrbarkeit von Böden mit unterschiedlicher Mechanisierung mit einer Vorhersage von 1-3 Tagen bewertet, auf das alle beteiligten Akteure zugreifen können und das damit die Planung erleichtert.
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Interest rate forecasts in Latin America
In: Journal of economic studies, Volume 49, Issue 5, p. 920-936
ISSN: 1758-7387
PurposeThis paper aims to assess the quality of interest rate forecasts for the money markets in Argentina, Brazil, Chile, Mexico and Venezuela for the period between 2001 and 2019. Future interest rate trends are of key significance for many business-related decisions. Thus, reliable interest rate forecasts are essential, for example, for banks that make profits by carrying out maturity transformations.Design/methodology/approachThe data that we analyze were collected by Consensus Economics through a monthly survey with over 120 renowned economists and were published between 2001 and 2019 in the journal Latin American Consensus Forecasts. The authors use the Diebold-Mariano test, the sign accuracy test, the TOTA coefficient and the unbiasedness test to determine the precision and biasedness of the forecasts.FindingsThe research reveals that the forecasting work carried out in Brazil, Chile and Mexico is remarkably successful. The quality of forecasts from Argentina and Venezuela, on the other hand, is significantly poorer.Originality/valueOver 50 studies have already been published with regard to the accuracy of interest rate forecasts, emphasizing the importance of the topic. However, interest rate forecasts for Latin American money markets have hardly been considered thus far. The paper closes this research gap. Overall, the analyzed database amounts to a total of 209 forecast time series with 28,451 individual interest rate forecasts. This study is thus far more comprehensive than all previous studies.
Algorithm aversion and other causes of bias in decision behavior: studies on algorithm aversion, capital market forecasting, and price dispersion
Diese Arbeit leistet einen Beitrag zu der Debatte, inwiefern die neoklassische Wirtschaftstheorie geeignet ist, die ökonomische Wirklichkeit zu beschreiben. Sie umfasst die drei Themengebiete Algorithm Aversion, Analyse von Kapitalmarktprognosen und Analyse von Preisdifferenzen. Der erste Themenblock (Studien 1-5) ist das noch junge Forschungsfeld der "Algorithm Aversion". Dietvorst et al. (2015) hatten gezeigt, dass Menschen dazu neigen, auf die Verwendung leistungsstarker, automatisierter Verfahren (Algorithmen) zu verzichten, selbst wenn deren Verwendung eindeutig zu ihrem eigenen Vortei...