Siegmar Stöppler Boeken

Inhaltsverzeichnis1. Entwicklung und Grundlagen der Dynamischen Produktionstheorie.1.1. Vorbemerkungen.1.2. Ansätze und Aufgaben Einer Dynamischen Produktionstheorie.1.3. Ein Systemtheoretisches Konzept als Grundlage der Dynamischen Produktionstheorie.2. Dynamische Produktionssysteme.2.1. Zeitbereich und Funktionenraum für die Variablen des Dynamischen Produktionssystems : Input, Output und Input-Output-Beziehungen.2.2. Produktion und Technologie.2.3. Kontrollvariable und Restriktionen des Dynamischen Produktionssystems.2.4. Die Zielfunktion.2.5. Zustände und Zustandsänderungen.3. Technologie im Dynamischen Produktionssystem.3.1. Zulässige, Effiziente und Optimale Produktion.3.2. Technologieänderung und Technischer Fortschritt.4. Beispiele Dynamischer Produktionssysteme.4.1. Lernkurven zur Beschreibung Technologischer Veränderungen.4.2. Ein Dynamisches Produktionsmodell mit Zwischenprodukten und Lagerhaltung.4.3. Das Produktions- und Investitionsmodell von Thompson.4.4. Das Produktions — Marktmodell Einer Monopolistischen Unternehmung von Foerstner und Henn.5. Die Optimieruns Dynamischer Produktionssysteme.5.1. Die Problemstellung.5.2. Lösungsmethoden.5.3. Das Maximumprinzip im Optimierungsproblem ohne Nebenbedingungen.5.4. Das Maximumprinzip im Optimierungsproblem mit Nebenbedingungen in Gleichungs- und Ungleichungsform.5.5. Berechnung der Multiplikatoren zu den Nebenbedingungen in Gleichungsform.5.6. Die Berechnung der Multiplikatoren zu den Nebenbedingungen in Ungleichungsform.6. Implikationen und Ökonomische Interpretation der Optimalitätsbedingungen für Dynamische Produktionssysteme. Beispiele.6.1. Produktionssysteme mit Technologischen Zuständen.6.2. Produktionssysteme mit Technologischen Zuständen undKontrollfunktionen.6.3. Produktionssysteme mit Zielrelevanten Zuständen.7. Die Numerische Berechnung Optimaler Steuerungen mit einem Gradientenverfahren in einem Dynamischen Optimierungsproblem nach dem Maximumprinzip.7.1. Rechenverfahren und Auftretende Probleme.7.2. Algorithmus zur Optimierung Dynamischer Systeme mit Nebenbedingungen T(x, y, t) = 0.7.3. Algorithmus zur Optimierung Dynamischer Systeme mit Nebenbedingungen T(x, y, t) = 0 und S(x, t) ? 0 und Endzustandsbewertung.

InhaltsverzeichnisEinführung.Literatur.1. Lineare dynamische Modelle und ihre allgemeine Lösung.1.1 Dynamische ökonomische Beziehungen.1.2 Elemente und Formen ökonomischer Modelle.1.3 Lösungen deterministischer Differenzengleichungssysteme.1.4 Die vollständig endogenisierte Lösung.2. Prognosegüte und Spektraleigenschaften ökonomischer Modelle.2.1 Analyse der Prognosegüte ökonomischer Modelle.2.2 Untersuchung der Spektraleigenschaften ökonomischer Modelle.3. Entwicklung dynamischer Entscheidungsmodelle.3.1 Komponenten wirtschaftlicher Entscheidungsmodelle.3.2 Lineare deterministische Zustandsgleichung und quadratische Zielfunktion.3.3 Stochastische linear-quadratische Entscheidungsmodelle.3.4 Die quadratische Verlustfunktion als Entscheidungskriterium.3.5 Die Bedeutung des linear-quadratischen Ansatzes für die praktische Entscheidungsfindung.4. Lineare Entscheidungsregeln zur Steuerung dynamischer Systeme.4.1 Deterministische und stochastische lineare Entscheidungsmodelle.4.2 Das deterministische Optimierungsmodell.4.3 Das stochastische Optimierungsmodell.4.4 Lineare Entscheidungsregeln bei Risikoaversion und Risikosympathie.4.5 Anwendungsbeispiele.4.6 Modellerweiterungen.5. Ein lineares makroökonomisches Entscheidungsmodell.5.1 Das Modell Mischke II als Grundlage des Entscheidungsmodells.5.2 Auswahl der Ziel- und Instrumentvariablen für das Entscheidungsmodell.5.3 Berechnung optimaler Politiken.6. Sensitivitätsanalysen linear-

Die Komplexität und Lebendigkeit wirtschaftlicher Phänomene machen ihre Beschreibung und Analyse zu einer Suche nach „wesentlichen“ Zusammenhängen. Möglicherweise lassen sich solche Beziehungen finden, die einfach genug für eine Darstellung sind, jedoch nur im direkten Bezug zum empirisch Erfassten verstanden werden können. Die Entdeckung von Widersprüchen, die durch sprachliche Ungenauigkeiten entstehen, sowie die Ableitung der Konsequenzen eines Sachverhalts werden durch anschauliches Verständnis und Intuition erschwert. Mathematik, mit ihren klaren und strukturierten Ansätzen, erscheint zunächst unzureichend im Vergleich zu lebendigen ökonomischen Beziehungen. Dennoch zeigt sich, dass quantifizierbare Größen und verbale Zusammenhänge mathematisch dargestellt werden können, was zusätzliche Vorteile mit sich bringt. Auf dieser abstrakten Ebene lassen sich Widersprüche und Trivialitäten leichter erkennen, und es wird möglich, mathematische Folgerungen abzuleiten, die den Bezug zur Realität wiederherstellen. Mathematik fungiert dabei als präzise Sprache, die für viele ökonomische Probleme geeignet ist.