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Das Ziel des Deutschen Corporate Governance Kodex (DCGK) besteht in der Verbesserung der Transparenz und Qualität der deutschen Corporate Governance, wobei die Sanktionierung der Nichteinhaltung des DCGK einzig durch etwaige Kapitalmarktreaktionen erfolgt. Folgende Befunde sprechen jedoch dafür, dass durch die Abgabe der Entsprechenserklärung gem. § 161 AktG die für das Enforcement des Kodex angenommene Selbstregulierung durch den Kapitalmarkt nicht stattfindet, und demnach Verbesserungsbedarf besteht
Eigenkapitalkosten sind eine wesentliche Determinante bei der Wertbestimmung von Unternehmen und Unternehmensteilen. Die Eigenkapitalkosten werden regelmäßig mittels des CAPM bestimmt. Für sog. konzerninterne Routinefunktionen mit geringem Risiko stellt diese Bestimmung mittels CAPM ein Problem dar, da börsennotierte Peergroups für eine zuverlässige Bestimmung des Beta-Faktors meist nicht identifizierbar sind. Damit ergeben sich bei Bewertungen von Routineunternehmen Unsicherheiten und Konfliktpotenzial in steuerlichen Betriebsprüfungen. Dieser Beitrag gibt einen Überblick der in der Praxis genutzten Ansätze und stellt eine theoretische Fundierung zur Bestimmung der Eigenkapitalkosten von konzerninternen Routinefunktionen vor. Dabei wird verdeutlicht, dass Eigenkapitalkosten von konzerninternen Routinefunktionen nicht denen des Gesamtkonzerns entsprechen und Praktikeransätze eine grundsätzliche Berechtigung besitzen.
We propose the so-called chance constrained programming model of stochastic programming theory to analyze limit and shakedown loads of structures under random strength with a lognormal distribution. A dual chance constrained programming algorithm is developed to calculate simultaneously both the upper and lower bounds of the plastic collapse limit and the shakedown limit. The edge-based smoothed finite element method (ES-FEM) is used with three-node linear triangular elements.
FEM shakedown analysis of structures under random strength with chance constrained programming
(2022)
Direct methods, comprising limit and shakedown analysis, are a branch of computational mechanics. They play a significant role in mechanical and civil engineering design. The concept of direct methods aims to determine the ultimate load carrying capacity of structures beyond the elastic range. In practical problems, the direct methods lead to nonlinear convex optimization problems with a large number of variables and constraints. If strength and loading are random quantities, the shakedown analysis can be formulated as stochastic programming problem. In this paper, a method called chance constrained programming is presented, which is an effective method of stochastic programming to solve shakedown analysis problems under random conditions of strength. In this study, the loading is deterministic, and the strength is a normally or lognormally distributed variable.