Aktuelle Projekte
Vertical Integration, Mergers, And Global Engagement (VINTAGE)
Welche Auswirkungen haben vertikale Fusionen und Übernahmen (M&A) auf den Erfolg von Unternehmen, ihre Preissetzung, Marktmacht und Innovationen? Während der Fokus der Wettbewerbspolitik traditionell eher auf horizontalen Fusionen lag, deuten neuere sektorspezifische Studien darauf hin, dass eine Neubewertung von vertikalen Fusionen notwendig ist. Dieses Forschungsprojekt zielt drauf ab, vertikale Fusionen für ein breiteres Spektrum von Wirtschaftszweigen zu untersuchen. Für die Analyse werden moderne ökonometrische Techniken und ein einzigartiger Datensatz zu den vertikalen Beziehungen einzelner Unternehmen genutzt. Die Ergebnisse können wertvolle Informationen für politische Entscheidungsträger und Wettbewerbshüter liefern.
Die Aussagekraft und Verallgemeinerung von Panelerhebungen hängt entscheidend davon ab, dass die Teilnehmer des Panels die Bevölkerung gut repräsentieren. Studien zeigen, dass die Rücklaufquoten bei Umfragen sinken. Gerade für Panelerhebungen ist dies ein großes Problem. Ziel dieses Projektes ist es, zur Erklärung von Antwortausfällen (nonresponse) in Panelumfragen beizutragen und Methoden zu entwickeln, um die Verzerrung von Schätzern durch Antwortausfälle (nonresponse bias) zu bestimmen.
Wie gut funktioniert der Wettbewerb auf Kraftstoffmärkten? Durch die Auswertung hochfrequenter Verkehrsflussdaten, die von der deutschen Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt, Bundesanstalt für Straßenwesen) erhoben werden, sollen im Rahmen dieses Projektes die Ursachen der Preiszyklen an Tankstellen besser erklärt werden. Die Antwort auf die Frage nach den Ursachen ist ein entscheidender Bestandteil jeder politischen Diskussion über die Einzelhandelsmärkte für Kraftstoffe, z.B. über Besteuerung, Regulierung oder Markttransparenz. Das Projekt wird von der DFG gefördert.
Preisalgorithmen gewinnen zunehmend an Bedeutung. Ein großes Problem bei Preisalgorithmen ist jedoch, dass sie ohne explizite Absprachen den Wettbewerb unter den Firmen verhindern können und so zu überhöhten Verbraucherpreisen führen. Im Gegensatz zu expliziten Preisabsprachen unter Menschen hinterlassen selbstlernende Reinforcement Algorithmen (etwa Q Learning) keinerlei Evidenz, die die Wettbewerbsbehörden verwerten können. Dieses Projekt analysiert Preisalgorithmen bei „hybrider“ Interaktion zwischen menschlichen Akteuren und Algorithmen.
Aktuelle Forschungsergebnisse verdeutlichen: Nicht-kognitive Fähigkeiten besitzen starke Vorhersagekraft für zentrale Lebensergebnisse wie Bildungsabschlüsse, beruflichen Erfolg oder Gesundheit. Trotz ihrer enormen Bedeutung ist weitgehend unerforscht, wie nicht-kognitive Fähigkeiten in Kindheit und Jugend entstehen. Diese Forschungslücke soll mit diesem Projekt geschlossen werden. Das Projekt wird von der DFG gefördert.