Angepasste Kommunikationssysteme für den effizienten Einsatz in dezentralen elektrischen Versorgungsstrukturen

Angepasste Kommunikationssysteme für den effizienten Einsatz in dezentralen elektrischen Versorgungsstrukturen - In öffentlichen Elektrizitätsnetzen wird der Informationsaustausch seit längerem durch historisch gewachsene und angepasste Systeme erfolgreich bewerkstelligt. Basierend auf einem weiten Erfahrungsspektrum und einer gut ausgebauten Kommunikationsinfrastruktur stellt die informationstechnische Anbindung eines Teilnehmers im öffentlichen Versorgungsnetz primär kein Hemmnis dar. Anders gestaltet sich dagegen die Situation in dezentralen Versorgungsstrukturen. Da die Elektrifizierung von dezentralen Versorgungsgebieten, mittels der Vernetzung vieler verteilter Erzeugungsanlagen und des Aufbaus von nicht an das öffentliche Elektrizitätsnetz angeschlossenen Verteilnetzen (Minigrids), erst in den letzten Jahren an Popularität gewonnen hat, sind nur wenige Projekte bis dato abgeschlossen. Für die informationstechnische Anbindung von Teilnehmern in diesen Strukturen bedeutet dies, dass nur in einem sehr begrenzten Umfang auf Erfahrungswerte bei der Systemauswahl zurückgegriffen werden kann. Im Rahmen der Dissertation ist deshalb ein Entscheidungsfindungsprozess (Leitfaden für die Systemauswahl) entwickelt worden, der neben einem direkten Vergleich von Kommunikationssystemen basierend auf abgeleiteten Bewertungskriterien und Typen, der Reduktion des Vergleichs auf zwei Systemwerte (relativer Erwartungsnutzenzuwachs und Gesamtkostenzuwachs), die Wahl eines geeigneten Kommunikationssystems für die Applikation in dezentralen elektrischen Versorgungsstrukturen ermöglicht. In Anlehnung an die klassische Entscheidungstheorie werden mit der Berechnung eines Erwartungsnutzens je Kommunikationssystems, aus der Gesamtsumme der Einzelprodukte der Nutzwerte und der Gewichtungsfaktor je System, sowohl die technischen Parameter und applikationsspezifischen Aspekte, als auch die subjektiven Bewertungen zu einem Wert vereint. Mit der Ermittlung der jährlich erforderlichen Gesamtaufwendungen für ein Kommunikationssystem bzw. für die anvisierten Kommunikationsaufgaben, in Abhängigkeit der Applikation wird neben dem ermittelten Erwartungsnutzen des Systems, ein weiterer Entscheidungsparameter für die Systemauswahl bereitgestellt. Die anschließende Wahl geeigneter Bezugsgrößen erlaubt die Entscheidungsfindung bzgl. der zur Auswahl stehenden Systeme auf einen Vergleich mit einem Bezugssystem zurückzuführen. Hierbei sind nicht die absoluten Differenzen des Erwartungsnutzen bzw. des jährlichen Gesamtaufwandes von Interesse, sondern vielmehr wie sich das entsprechende System gegenüber dem Normal (Bezugssystem) darstellt. Das heißt, der relative Zuwachs des Erwartungsnutzen bzw. der Gesamtkosten eines jeden Systems ist die entscheidende Kenngröße für die Systemauswahl. Mit dem Eintrag der berechneten relativen Erwartungsnutzen- und Gesamtkostenzuwächse in eine neu entwickelte 4-Quadranten-Matrix kann unter Berücksichtigung der Lage der korrespondierenden Wertepaare eine einfache (grafische) Entscheidung bzgl. der Wahl des für die Applikation optimalsten Kommunikationssystems erfolgen. Eine exemplarisch durchgeführte Systemauswahl, basierend auf den Analyseergebnissen von Kommunikationssystemen für den Einsatz in dezentralen elektrischen Versorgungsstrukturen, veranschaulicht und verifiziert die Handhabung des entwickelten Konzeptes. Die abschließende Realisierung, Modifikation und Test des zuvor ausgewählten Distribution Line Carrier Systems unterstreicht des Weiteren die Effizienz des entwickelten Entscheidungsfindungsprozesses. Dem Entscheidungsträger für die Systemauswahl wird insgesamt ein Werkzeug zur Verfügung gestellt, das eine einfache und praktikable Entscheidungsfindung erlaubt. Mit dem entwickelten Konzept ist erstmals eine ganzheitliche Betrachtung unter Berücksichtigung sowohl der technischen und applikationsspezifischen, als auch der ökonomischen Aspekte und Randbedingungen möglich, wobei das Entscheidungsfindungskonzept nicht nur auf die Systemfindung für dezentrale elektrische Energieversorgungsstrukturen begrenzt ist, sondern auch bei entsprechender Modifikation der Anforderungen, Systemkenngrößen etc. auf andere Applikationsanwendungen übertragen werden.

CAPM und Behavioral Finance - Versuch einer Synthese

Seit Etablierung der ersten Börsen als Marktplatz für fungible Güter sind Marktteilnehmer und die Wissenschaft bemüht, Erklärungen für das Zustandekommen von Marktpreisen zu finden. Im Laufe der Zeit wurden diverse Modelle entwickelt. Allen voran ist das neoklassische Capital Asset Pricing Modell (CAPM) zu nennen. Die Neoklassik sieht den Akteur an den Finanzmärkten als emotionslosen und streng rationalen Entscheider, dem sog. homo oeconomicus. Psychologische Einflussfaktoren bei der Preisbildung bleiben unbeachtet. Mit der Behavioral Finance hat sich ein neuer Zweig zur Erklärung von Börsenkursen und deren Bewegungen entwickelt. Die Behavioral Finance sprengt die enge Sichtweise der Neoklassik und geht davon aus, dass psychologische Effekte die Entscheidung der Finanzakteure beeinflussen und dabei zu teilweise irrational und emotional geprägten Kursänderungen führen. Eines der Hauptprobleme der Behavioral Finance liegt allerdings in der fehlenden formellen Ermittelbarkeit und Testbarkeit der einzelnen psychologischen Effekte. Anders als beim CAPM, wo die einzelnen Parameter klar mathematisch bestimmbar sind, besteht die Behavioral Finance im Wesentlichen aus psychologischen Definitionen von kursbeeinflussenden Effekten. Die genaue Wirkrichtung und Intensität der Effekte kann, mangels geeigneter Modelle, nicht ermittelt werden. Ziel der Arbeit ist es, eine Abwandlung des CAPM zu ermitteln, die es ermöglicht, neoklassische Annahmen durch die Erkenntnisse des Behavioral Finance zu ergänzen. Mittels der technischen Analyse von Marktpreisen wird versucht die Effekte der Behavioral Finance formell darstellbar und berechenbar zu machen. Von Praktikern wird die technische Analyse dazu verwendet, aus Kursverläufen die Stimmungen und Intentionen der Marktteilnehmer abzuleiten. Eine wissenschaftliche Fundierung ist bislang unterblieben. Ausgehend von den Erkenntnissen der Behavioral Finance und der technischen Analyse wird das klassische CAPM um psychologische Faktoren ergänzt, indem ein Multi-Beta-CAPM (Behavioral-Finance-CAPM) definiert wird, in das psychologisch fundierte Parameter der technischen Analyse einfließen. In Anlehnung an den CAPM-Test von FAMA und FRENCH (1992) werden das klassische CAPM und das Behavioral-Finance-CAPM getestet und der psychologische Erklärungsgehalt der technischen Analyse untersucht. Im Untersuchungszeitraum kann dem Behavioral-Finance-CAPM ein deutlich höherer Erklärungsgehalt gegenüber dem klassischen CAPM zugesprochen werden.