A hatalmi viszonyok a világgazdaság és a katonai szektor a XXI. században = Power relations in the world economy and the military sector in 21st century

A bipoláris világrendszer megszűnése a XX. század utolsó évtizedében új helyzetet teremtett a globális politikai és gazdasági viszonyokban, ugyanakkor nem mellékesen a hadiiparban is. A szerző, szem előtt tartva a hatalmi viszonyok jövőbeli elkerülhetetlen átrendeződését, elsősorban a katonai szektor előtt álló, a XXI. századra előrevetíthető kihívásokat, lehetőségeket, a szektor jövőbeli pályáját tekinti át. A hadiiparral kapcsolatban indokolt a hidegháború utáni világ fegyverkezési helyzetének, fegyveres erőinek számbavétele csakúgy, mint a releváns elméleti keretek ismertetése, továbbá a fontos globális szereplők biztonságpolitikájának vizsgálata. A katonai szektor jelenének és jövőjének alapos elemzése nem nélkülözheti a katonai kiadások jelenlegi – a világgazdasági válság által befolyásolt – és a következő évtizedekben várható alakulásának vizsgálatát. Végül, de nem utolsó sorban a szerző áttekinti a XXI. századi haditechnikai forradalom már most látható és a jövőben valószínűsíthető vívmányait, a fontosabb haditechnikai tendenciákat, illetve elemzi a nemzetközi fegyverpiac helyzetét. __________________ The end of the Cold War led to a new situation in global political and economic affairs, as well as in the military sector. The author, taking into consideration the inevitable future power shifts, provides an overview of the challenges, possibilities and future paths of the military sector. Relevant issues include assessing the arms and armed forces of the post-Cold War era, as well as the analysis of theoretical frameworks and the security policies of the important global actors. Understanding the present and the future of the military sector is not possible without the thorough analysis of military expenditures and their likely future trends. The author also overviews the outcomes of the 21st century revolution in military technology and analyses the global arms market.

A villamos erőművek szén-dioxid-kibocsátásának modellezése reálopciók segítségével = Modelling of the carbon dioxide emissions of a power plant, using real options

A szerző egy, a szennyezőanyag-kibocsátás európai kereskedelmi rendszerében megfelelésre kötelezett gázturbinás erőmű szén-dioxid-kibocsátását modellezi négy termékre (völgy- és csúcsidőszaki áramár, gázár, kibocsátási kvóta) vonatkozó reálopciós modell segítségével. A profitmaximalizáló erőmű csak abban az esetben termel és szennyez, ha a megtermelt áramon realizálható fedezete pozitív. A jövőbeli időszak összesített szén-dioxid-kibocsátása megfeleltethető európai típusú bináris különbözetopciók összegének. A modell keretein belül a szén-dioxid-kibocsátás várható értékét és sűrűségfüggvényét becsülhetjük, az utóbbi segítségével a szén-dioxid-kibocsátási pozíció kockáztatott értékét határozhatjuk meg, amely az erőmű számára előírt megfelelési kötelezettség teljesítésének adott konfidenciaszint melletti költségét jelenti. A sztochasztikus modellben az alaptermékek geometriai Ornstein-Uhlenbeck-folyamatot követnek. Ezt illesztette a szerző a német energiatőzsdéről származó publikus piaci adatokra. A szimulációs modellre támaszkodva megvizsgálta, hogy a különböző technológiai és piaci tényezők ceteris paribus megváltozása milyen hatással van a megfelelés költségére, a kockáztatott értékére. ______ The carbon-dioxide emissions of an EU Emissions Trading System participant, gas-fuelled power generator are modelled by using real options for four underlying instruments (peak and off-peak electricity, gas, emission quota). This profit-maximizing power plant operates and emits pollution only if its profit (spread) on energy produced is positive. The future emissions can be estimated by a sum of European binary-spread options. Based on the real-option model, the expected value of emissions and its probability-density function can be deducted. Also calculable is the Value at Risk of emission quota position, which gives the cost of compliance at a given confidence level. To model the prices of the four underlying instruments, the geometric Ornstein-Uhlenbeck process is supposed and matched to public available price data from EEX. Based on the simulation model, the effects of various technological and market factors are analysed for the emissions level and the cost of compliance.