Domináns vállalat versenyképességének hatása az ellátási láncban (Effects of competitiveness of the dominant company in the supply chain)

Beszállító, gyártó és vevő vállalatok alkotnak egy ellátási láncot. Optimális esetben a vállalatok integrált rendszerben működnek, az együttműködés bizal mi alapon nyugszik, így a közös stratégiai döntések révén versenyképes lesz a lánc. Az ellátási láncban lehet egy kulcsfontosságú vállalat, amelyik domináns hatalmi pozícióval rendelkezik. A kutatás célja, hogy feltárja a hatalommal rendelkező vállalat szerepét a partnercégek és az ellátási lánc versenyképességének alakulásában. A szakirodalom alapján a hipotézis feltételezi, hogy van kapcsolat a versenyképesség és a domináns vállalat szerepvállalása között. A szerzők elemzése primer kutatáson alapul, a kérdőív válaszait SPSS statisztikai kiértékeléssel végezték. Az eredmények azt mutatták, hogy a domináns vállalat versenyképességétől valóban függ a partnercégek versenyképessége. Szignifikáns kapcsolat megléte bizonyítja a hipotézist. A vizsgálatok kiemelik, hogy a verseny már egy szinttel feljebb, az ellátási lánc szintjén értelmezhető: globális ellátási láncok versenyeznek egymással. _____ Supplier, producer and buyer companies make up a supply chain. In an optimal case the companies are integrated, partnership rests on trust which results in common strategic decisions leading to competitiveness. Each supply chain has a key company with dominant power position. The objective of the research is to analyse how the company with power affects competitiveness of partner firms and the supply chain as a whole. Based on theories hypothesis assumes a link between competitiveness and power position and its influence. Methodology of the analysis is based on primary research; the authors used SPSS statistical analysis to evaluate the answers of questionnaire. Findings include that partner firms’ competitiveness rely on competitiveness of the company with dominant power position. Significant connections prove that the hypothesis is true. Results show that competitiveness is being moved up to supply chain level. Global supply chains compete with each other.

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.