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Price Stickiness

Price Stickiness, oder** Preisrigidität**, beschreibt das Phänomen, dass Preise von Gütern und Dienstleistungen sich nicht sofort an Veränderungen der Marktbedingungen anpassen. Dies kann verschiedene Ursachen haben, darunter Verträge, Psychologie der Konsumenten und Kosten der Preisanpassung. Beispielsweise können Unternehmen zögern, Preise zu senken, auch wenn die Nachfrage sinkt, aus Angst, das Wahrnehmungsbild ihrer Marke zu schädigen.

Die Folgen von Preisrigidität können erhebliche wirtschaftliche Auswirkungen haben, insbesondere in Zeiten von Rezesssionen oder Inflation. In solchen Situationen kann die langsame Anpassung der Preise zu einem Ungleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage führen, was zu Ressourcenineffizienz und Marktinstabilität führen kann. In vielen Modellen der Makroökonomie wird Price Stickiness als einen der Hauptgründe für die kurzfristige Ineffizienz von Märkten betrachtet.

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Cauchy-Integralformel

Die Cauchy-Integral-Formel ist ein zentrales Resultat der komplexen Analysis, das die Beziehung zwischen den Werten einer holomorphen Funktion und ihren Integralen über geschlossene Kurven beschreibt. Sie besagt, dass für eine holomorphe Funktion f(z)f(z)f(z) innerhalb und auf einer geschlossenen Kurve CCC sowie für einen Punkt aaa, der sich innerhalb von CCC befindet, die folgende Gleichung gilt:

f(a)=12πi∮Cf(z)z−a dzf(a) = \frac{1}{2\pi i} \oint_C \frac{f(z)}{z - a} \, dzf(a)=2πi1​∮C​z−af(z)​dz

Die Formel hat mehrere wichtige Implikationen:

  • Sie ermöglicht die Berechnung von Funktionswerten aus Integralen.
  • Sie spielt eine entscheidende Rolle in der Theorie der Residuen und der Berechnung von Integralen.
  • Sie zeigt, dass der Wert einer holomorphen Funktion an einem Punkt vollständig durch ihre Werte auf einer umgebenden Kurve bestimmt ist.

Die Cauchy-Integral-Formel ist daher nicht nur theoretisch wichtig, sondern hat auch praktische Anwendungen in der Physik und Ingenieurwissenschaft.

Fama-French

Das Fama-French-Modell ist ein erweitertes Kapitalmarktmodell, das von den Ökonomen Eugene Fama und Kenneth French entwickelt wurde, um die Renditen von Aktien besser zu erklären. Es erweitert das traditionelle Capital Asset Pricing Model (CAPM) um zwei weitere Faktoren: die Größe (Size) und den Buchwert-Marktwert-Verhältnis (Value).

Im Fama-French-Modell wird die erwartete Rendite einer Aktie durch die Formel

E(Ri)=Rf+βi(E(Rm)−Rf)+s⋅SMB+h⋅HMLE(R_i) = R_f + \beta_i (E(R_m) - R_f) + s \cdot SMB + h \cdot HMLE(Ri​)=Rf​+βi​(E(Rm​)−Rf​)+s⋅SMB+h⋅HML

beschrieben, wobei E(Ri)E(R_i)E(Ri​) die erwartete Rendite der Aktie, RfR_fRf​ der risikofreie Zinssatz, βi\beta_iβi​ der Marktrisiko-Faktor, SMBSMBSMB (Small Minus Big) den Größenfaktor und HMLHMLHML (High Minus Low) den Wertfaktor darstellt.

Das Modell zeigt, dass kleinere Unternehmen tendenziell höhere Renditen erzielen als größere Unternehmen und dass Aktien mit einem hohen Buchwert im Vergleich zum Marktwert bessere Renditen bieten als solche mit einem niedrigen Buchwert. Dies macht das Fama-French-Modell zu einem wichtigen Instrument für Investoren und Finanzanalysten zur Bewertung von Aktien und zur Portfolio-Optimierung

Ramanujan-Primzahl-Satz

Das Ramanujan Prime Theorem beschäftigt sich mit einer speziellen Klasse von Primzahlen, die von dem indischen Mathematiker Srinivasa Ramanujan eingeführt wurden. Ramanujan-Primes sind definiert als die kleinsten Primzahlen, die in der Liste der nnn-ten Primzahlen erscheinen, und sie sind eng verwandt mit dem Konzept der Primzahlen und der Zahlentheorie. Formal gesagt, die nnn-te Ramanujan-Primzahl ist die kleinste Primzahl ppp, sodass die Anzahl der Primzahlen, die kleiner oder gleich ppp sind, mindestens nnn beträgt. Dies führt zu einer interessanten Beziehung zwischen Primzahlen und der Verteilung dieser Zahlen.

Ein bedeutendes Ergebnis ist, dass die Anzahl der Ramanujan-Primes bis zu einer bestimmten Zahl xxx asymptotisch durch die Formel

R(x)∼xlog⁡2(x)R(x) \sim \frac{x}{\log^2(x)}R(x)∼log2(x)x​

beschrieben werden kann, wobei R(x)R(x)R(x) die Anzahl der Ramanujan-Primes bis xxx ist. Diese Beziehung bietet tiefe Einblicke in die Struktur der Primzahlen und deren Verteilung im Zahlenbereich.

Quantum Dot Laser

Ein Quantum Dot Laser ist ein innovativer Laser, der auf der Verwendung von Quantenpunkten beruht, welche nanoskalige Halbleiterstrukturen sind. Diese Quantenpunkte sind im Wesentlichen winzige Halbleiterkristalle, die Elektronen und Löcher in einem dreidimensionalen, quantisierten Zustand einsperren. Dies führt zu einzigartigen optischen Eigenschaften, wie z.B. einer schmalen Emissionslinie und einer hohen Temperaturstabilität.

Die grundlegende Funktionsweise eines Quantum Dot Lasers beruht auf dem Prinzip der Stimulated Emission, bei dem die Anregung von Elektronen in den Quantenpunkten durch externe Energiequellen erfolgt, wodurch Licht mit spezifischen Wellenlängen emittiert wird. Im Vergleich zu herkömmlichen Lasern bieten Quantum Dot Laser Vorteile wie eine höhere Effizienz, geringere Schwellenströme und die Möglichkeit, in verschiedenen Wellenlängenbereichen betrieben zu werden. Diese Eigenschaften machen sie vielversprechend für Anwendungen in der Telekommunikation, Medizin und Sensorik.

Stone-Cech Theorem

Das Stone-Cech-Theorem ist ein fundamentales Resultat in der Topologie, das sich mit der Erweiterung von Funktionen beschäftigt. Es besagt, dass jede kontinuierliche Funktion f:X→Yf: X \to Yf:X→Y von einem kompakten Hausdorff-Raum XXX in einen beliebigen topologischen Raum YYY auf einen kompakten Hausdorff-Raum βX\beta XβX erweitert werden kann, wobei βX\beta XβX die Stone-Cech-Kompaktifizierung von XXX ist. Die Erweiterung f~:βX→Y\tilde{f}: \beta X \to Yf~​:βX→Y ist ebenfalls kontinuierlich und erfüllt die Eigenschaft, dass f~\tilde{f}f~​ die ursprüngliche Funktion fff auf XXX einschränkt, d.h. f~∣X=f\tilde{f}|_X = ff~​∣X​=f. Dieses Theorem hat bedeutende Anwendungen in der Funktionalanalysis und der algebraischen Topologie, insbesondere im Zusammenhang mit dem Konzept der Kompaktheit und der Erhaltung topologischer Eigenschaften durch Erweiterungen.

Shapley-Wert

Der Shapley Value ist ein Konzept aus der kooperativen Spieltheorie, das zur Verteilung von Gewinnen oder Verlusten unter den Mitgliedern einer Koalition verwendet wird. Er wurde von Lloyd Shapley entwickelt und basiert auf der Idee, dass jeder Spieler einen bestimmten Beitrag zum Gesamtergebnis leistet. Der Shapley Value berücksichtigt nicht nur den individuellen Beitrag eines Spielers, sondern auch, wie dieser Beitrag in verschiedenen Koalitionen zum Tragen kommt.

Mathematisch wird der Shapley Value für einen Spieler iii in einer Koalition durch die Formel

ϕi(v)=∑S⊆N∖{i}∣S∣!⋅(∣N∣−∣S∣−1)!∣N∣!⋅(v(S∪{i})−v(S))\phi_i(v) = \sum_{S \subseteq N \setminus \{i\}} \frac{|S|! \cdot (|N| - |S| - 1)!}{|N|!} \cdot (v(S \cup \{i\}) - v(S))ϕi​(v)=S⊆N∖{i}∑​∣N∣!∣S∣!⋅(∣N∣−∣S∣−1)!​⋅(v(S∪{i})−v(S))

definiert, wobei NNN die Menge aller Spieler ist und v(S)v(S)v(S) den Wert der Koalition SSS darstellt. Der Shapley Value hat zahlreiche Anwendungen in verschiedenen Bereichen, wie z.B. der Wirtschaft, der Politik und der Verteilung von Ressourcen, da er faire und rationale Entscheidungsfindungen fördert.