Die Dissertation beschreibt Möglichkeiten wie anhand bereits existierender Verfahren die Eigenkapitalanforderungen von Banken erfüllt werden können. Sie beschreibt, dass bereits in anderem Umfeld genutzte Methoden und Verfahren auch im Rahmen der Eigenkapitalgenerierung von Banken angewendet werden können.

In Kombination mit erneuerbaren Energien (EEG) werden Elektrofahrzeuge (EVs) als wichtiger Bestandteil einer Transformation hin zu nachhaltigen Energiesystemen angesehen. Obwohl EVs heute nur einen geringen Anteil an der Fahrzeugdurchdringung in Deutschland darstellen, ist es das Ziel der Bundesregierung, dass im Jahr 2030 sechs Millionen EVs auf deutschen Straßen fahren sollen. Die Realisierung dessen hätte aufgrund des daraus resultierenden zusätzlichen Strombedarfs erhebliche Auswirkungen auf das Stromsystem. Wie hoch diese sind, hängt maßgeblich von der Ladestrategie der Fahrzeuge ab und ist der Forschungsgegenstand dieser Arbeit. Die übergeordnete ökonomische Fragestellung lautet: Welche Auswirkungen haben unterschiedliche EV-Ladestrategien auf Strommengen und -preise in einem Stromsystem mit einem hohen Anteil an erneuerbaren Energien? Zur Beantwortung dessen wird zunächst der zeitabhängige Strombedarf von EVs bewertet. Im Anschluss, werden die EV-Ladestrategien unkontrolliertes Laden (UNC), kostengesteuertes Laden (DSM) und bidirektionales Laden (V2G) in einem europäischen Strommarktmodell umgesetzt und die Auswirkungen quantifiziert. Dadurch wurden folgende Erkenntnisse erlangt: EVs tragen zu einer besseren Integration der EEG bei, da alle drei Ladestrategien deren Abregelung reduzieren. Der zusätzliche Spitzenlastbedarf aufgrund von UNC wird je Millionen EVs im schlimmsten Fall auf 560 MW geschätzt. Entsprechend des Fahrverhaltens variiert die Stromnachfrage stark zwischen Werktagen und Wochenendtagen. An Werktagen sind die Spitzenwerte fast dreimal so hoch wie an Wochenendtagen. Wird durch UNC die Stromnachfrage erhöht, bedarf es des vermehrten Einsatzes von Spitzenlastkraftwerken, was zu steigenden Preisspitzen führt. Im Gegensatz dazu verschieben die beiden flexiblen Ladestrategien DSM und V2G die EV-Stromnachfrage in Zeiten mit geringer residualer Netzlast bzw. bei V2G deutlich zugunsten von Kraftwerken mit den niedrigsten Grenzkosten. Dies führt bei DSM zu einer Anhebung der Preise in Schwachlastzeiten. Bei V2G wird die Preisstruktur erheblich geglättet, indem Spitzenlastpreise reduziert und Schwachlastpreise deutlich erhöht werden. An Wochenenden ist dieser Effekt bei V2G noch stärker als an Werktagen, da ein großer Teil der EVs als stationärer Speicher genutzt werden kann. Neben ökonomischer Effizienz hat dies teilweise unerwünschte ökologische Nebenwirkungen. So werden im Fall von V2G bei niedrigen CO2-Preisen emissionsintensive Technologien wie Braunkohlekraftwerke begünstigt. Nichtsdestotrotz führen systemische Effekte, nämlich die Reduzierung von EEG-Abschaltungen, die Substitution von Spitzenlastkraftwerken und ein erhöhter Stromaustausch mit den Nachbarländern zu einer Gesamtreduktion der CO2-Emissionen. Bei hohen CO2-Preisen sind die Effekte durch V2G hinsichtlich der CO2-Emissionen und der ökonomischen Effizienz durchweg positiv. Begrenzt werden diese Vorteile von V2G durch wirtschaftliche Sättigungseffekte, welche bereits ab zwei Millionen Fahrzeugen deutlich werden. / In combination with renewable energy sources (RES), electric vehicles (EVs) are seen as an important element of a transformation towards sustainable energy systems. Although EVs currently represent only a small fraction of vehicle penetration in Germany, it is the goal of the German government to have six million EVs on German roads by 2030. The achievement of this would have a significant impact on the electricity system due to the resulting additional energy demand. How large these impacts are is the subject of this work. The overarching economic research question is: What effects do different EV charging strategies have on quantities and prices in a power system with a high share of RES? To answer this question, the time-dependent electricity demand of EVs is initially evaluated. Subsequently, the EV charging strategies uncontrolled charging (UNC), demand side management (DSM), in the sense of cost effective charging and bidirectional charging, i.e. vehicle-to-grid (V2G) are implemented in a European electricity market model and the impacts quantified. To summarize the findings: EVs contribute to the integration of RES, since all three charging strategies reduce curtailment. In the worst case scenario, the additional peak load demand due to UNC is estimated at 560 MW per million EVs. The demand for electricity varies greatly between working days and weekend days, depending on the driving patterns. On working days, the peak demand is almost three times as high as on weekend days. Overall, UNC leads to the increased use of peak load power plants, which leads to rising price peaks. In contrast, the two flexible charging strategies DSM and V2G shift the EVs' electricity demand in times of low residual grid load or, in the case of V2G, significantly in favour of the power plants with the lowest marginal costs. With DSM, this results in an increase in prices during off-peak periods. With V2G, the price structure is considerably smoothed by reducing peak load prices and significantly increasing off-peak prices. On weekend days this effect is even stronger with V2G than on working days, since a large part of the EVs can be used as stationary storage. In addition to economic effciency, this has partly undesirable ecological side effects. In the case of V2G, emission-intensive technologies such as lignite-fired power plants are promoted at low CO2 prices. Nevertheless, systemic effects, namely the reduction of RES curtailment, the substitution of peak load power plants, and an increased electricity exchange with neighboring countries, lead to an overall reduction of the CO2 emissions. These benefits of V2G are limited due to economic saturation effects, which are already noticeable starting at two million vehicles.

Mit dem zunehmenden Ausbau von fluktuierenden erneuerbaren Energien werden zusätzliche Technologien und/oder Bereitstellungskonzepte im Stromsystem benötigt, die den Ausgleich von Angebot und Nachfrage zu jeder Zeit gewährleisten. Neben Flexibilitätsoptionen wie Stromspeicher oder flexible konventionelle Kraftwerke, können Biogasanlagen eine Technologie zur Systemintegration von fluktuierenden erneuerbaren Energien darstellen. Der zukünftige kostenoptimale Einsatz von Biogasanlagen wurde bisher nicht ausreichend untersucht. Daher sollen die Forschungsfragen beantwortet werden, ob Biogasanlagen eine ökonomisch konkurrenzfähige Flexibilitätsoption darstellen und in welchem Umfang sowie mit welcher Betriebsweise diese zukünftig kostenoptimal eingesetzt werden sollten. Dazu wurden drei verschiedene Ausbaupfade mit sich unterscheidenden Kapazitäten für Biogasanlagen und weitere erneuerbare Energien zur Zielerreichung der nationalen ZubauZiele in Deutschland für den Zeitraum 2016 – 2035 definiert. Mit Hilfe der daraus abgeleiteten Residuallastdaten wurde der Einsatz der Biogasanlagen zur Systemstabilität optimiert. Die entstehenden Werte wurden im Anschluss verwendet, um mit einem nichtlinearen Optimierungsmodell den Einsatz von Flexibilitätsoptionen kostenminimal zu ermitteln. Der reduzierte Bedarf an Flexibilitätsoptionen durch zusätzliche (flexible) Biogasanlagen sowie die verringerte Stromeinspeisung aus anderen erneuerbaren Energien stellen dabei den Nutzen der Biogasanlagen dar. Zusätzliche Kosten entstehen durch die Flexibilisierung von Bestands- als auch durch den Bau und Betrieb von Neuanlagen. Kosten und Nutzen, die mit zusätzlichen Investitionen in flexible Biogasanlagen einhergehen, wurden abschließend in einer Kosten-Nutzen-Analyse gegenübergestellt. Ein erhöhter Anteil von Biogasanlagen im zukünftigen Stromsystem reduziert die Auslastung von vergleichsweise kostenintensiven Kraftwerken und verringert die Investitionen in Stromspeicher und konventionelle Kraftwerke. Dennoch wird durch die vergleichsweise hohen Kosten von (zusätzlichen) Biogasanlagen in keinem Szenario ein ökonomisch vorteilhaftes Ergebnis erzielt. Die Unwirtschaftlichkeit von Biogasanlagen könnte im Falle eines frühzeitigen Kohleausstiegs signifikant verringert werden. Grundsätzlich sollten Biogasanlagen möglichst flexibel eingesetzt werden, um fluktuierende erneuerbare Energien in das Stromsystem zu integrieren. Ein wirtschaftlicher Betrieb von Biogasanlagen im zukünftigen Stromsystem ist nur möglich, wenn deren Kosten gesenkt und/oder zusätzliche Nutzen in anderen Sektoren und Bereichen generiert werden. Bei einer geringen Zubau-Rate von Neuanlagen wären die geringsten Kostensenkungen notwendig. / To reduce the negative impact of climate change, the German government has decided to decrease greenhouse gas emissions in the energy sector through the extension of intermittent renewable energies, inter alia. The power supply from photovoltaic and wind power plants is characterized by intermittency that depends on local weather conditions. To ensure a sufficient power supply, further technologies and/or new concepts are required to balance demand and supply in the energy system with an increasing proportion of renewable energies. In addition storage technologies, the extension of power grids and conventional power plants, biogas plants can be one technological solution. However, the cost-efficient role of biogas plants has not been sufficiently assessed. The main objective of this thesis is to compare the economic feasibility of biogas plants with other flexibility options (namely storage technologies and conventional power plants) for the period of 2016 to 2035 in Germany´s electricity system. From an economic point of view, the cost-efficient future installed capacities and the modes of operation of biogas plants have to be analyzed. To do so, three biogas extension paths and renewable energy portfolios are defined for the considered period. Hourly residual load data are used to optimize the flexible power generation from biogas plants in all scenarios. The resulting residual load data (including biogas) is used as an input in a non-linear optimization model that simultaneously minimizes the costs of the hourly dispatch and the annual investments in conventional power plants and storage technologies. On the one hand, additional biogas plants in the future electricity system reduce the demand for additional flexibility options and substitute the generation from further renewable energies. On the other hand, the flexibilization of existing biogas plants and the investments in new biogas installations lead to additional costs. Finally, the resulting costs and benefits are quantified in a cost-benefit analysis. As a result, an increasing proportion of biogas plants reduces the demand for additional storage technologies and conventional power plants. Furthermore, the utilization of (existing) conventional power plants with high marginal costs in the considered period is decreased. However, in all scenarios, the costs of additional biogas plants exceed their benefits for the electricity system. This is why Germany´s electricity system is characterized by a sufficient installed capacity of existing flexibility options. An accelerated phasing-out of lignite- and coal-fired power plants to reach national greenhouse gas reduction target values improves the results of the cost-benefit analysis. The electricity generation from biogas plants should be as flexible as possible. The highest net present values are found in the extension path characterized by a low construction rate of new biogas plants. Nevertheless, compared to the phasing-out of biogas plants, additional biogas plants in Germany´s future electricity system require cost reductions and/or must be accompanied by further benefits in other sectors and areas to ensure economically feasible operation.

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In 2016, Microsoft released the first portable mixed reality device, the HoloLens. This opened completely new possibilities for software visualisation. The aim of this thesis is the development of a porting of the software analysis tool Getaviz for mixed reality. Mixed reality introduces new challenges regarding the user interface. In order to find solutions to these challenges, this thesis concentrates on designing such a user interface. Therefore, the logic of Getaviz was not reimplemented. The results are designed to be used in a future project, allowing Getaviz itself to be used in mixed reality. Consequently, the open source code is available on GitHub. In order to assure high usability, the development process was divided into three iterations followed by evaluations with five study participants each. The frequent feedback allowed to react to problems and brought in new ideas to improve the software. This process is partly based on the concept of agile software development. The development process of this thesis resulted in an app for the HoloLens. The app can be found in the Microsoft Store by searching for „Getaviz“.

Biomethan aus lignin-reicher Biomasse (Holz, Stroh) wird durch thermochemische Vergasung hergestellt (Bio-SNG (biogenic synthetic natural gas)), während Biomethan aus lignin-armer (Energiepflanzen, tierische Exkremente, organischer Abfall,etc.) Biomasse durch anaerobe Vergärung hergestellt wird (Biomethan). Es kann zur Strom- und Wärmeversorgung beitragen, sowie als Kraftstoff im Verkehrssektor eingesetzt werden. In den genannten Sektoren kann Biomethan aufgrund der chemischen und physikalischen Äquivalenz zu fossilem Erdgas dieses substituieren und zum Klimaschutz beitragen. Die Anwendung von Erneuerbarem Methan als Option im Rahmen der Umgestaltung des auf fossilen Brennstoffen basierenden Energiesystems wird seit 2004 durch legislative Unterstützungsprogramme wie das Erneuerbare Energie Gesetz gefördert. Dies führte zur Entwicklung des weltweit größten Marktes für Biomethan. Bio-SNG ist bis heute nicht markt-relevant. Im Laufe des Überganges zu einem konsolidierten Markt für Erneuerbare-Energie-Produkte (bspw. Strom) wurden seit 2014 die Förderhöhen für diese reduziert. Als Folge stehen Produkte aus Erneuerbaren Energiequellen, wie bspw. Biomethan, in Deutschland vor einer ungewissen Zukunft, da die aktuellen Förderhöhen weder für einen weiteren Ausbau der Produktionskapazität ausreichen noch eine Erneuerung der Anlagen (nach Beendigung des Produktlebenszyklus) ermöglichen. Daher soll im Rahmen dieser Dissertation folgende Kernfrage beantwortet werden: • Unter welchen Randbedingungen kann sich Biomethan im Wettbewerb mit Erdgas auf dem deutschen Markt etablieren und welche Mengen an Biomethan werden dann produziert? Zur Beantwortung der Kernfrage wurde ein dynamisches Simulationsmodell anhand der Methode System Dynamics entwickelt. Auf Grundlage des Simulationsmodells wurden anschließend Szenarien definiert und simuliert. Als Untersuchungsraum wurde Deutschland im Zeitraum 2000 – 2035 gewählt. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass eine Kombination aus Erhöhung des CO2-Preises des Europäischen Emissionshandelssystems und einer Förderung der Produktion von biogenem Flüssigerdgas potentiell in der Lage wäre, einen großen Anteil der aktuellen Biomethanproduktion unabhängig von staatlichen Fördersystemen aufrecht zu erhalten.

Das Angebot an Dienstleistungen im Internet ist ein fundamentaler Teil des Internets geworden. Im Bereich des B2C-E-Commerce steigt die Zahl der Online-Angebote und auch der Käufer rasant an. Damit die Käufer die Angebote im Internet kaufen können, müssen sie den jeweiligen Datenschutzbestimmungen der einzelnen Online-Shops zustimmen. Da diese in den meisten Fällen sehr lang und auch sehr schwer zu lesen sind, stimmen die Käufer meistens den Datenschutzbestimmungen zu ohne diese zu lesen, obwohl den meisten Käufern der Schutz ihrer personenbezogenen Daten wichtig ist. Dieses Verhalten wird als Privacy Paradoxon bezeichnet und im Rahmen dieser Arbeit adressiert. Zum Entgegenwirken des Privacy Paradoxon wird in dieser Arbeit ein Datenschutzmodell konzipiert und anhand eines Monitoring Systems (Empfehlungssystems) evaluiert. Das entwickelte Monitoring System ist intuitiv und nachvollziehbar aufgebaut und soll das Bewusstsein des einzelnen Nutzers stärken. Für die Konzeption des Datenschutzmodells wird eine repräsentative Menge aktueller Datenschutzbestimmungen aus dem deutschen B2C-E-Commerce analysiert. Die prototypische Umsetzung des Monitoring Systems erkennt die besuchten Online-Shops automatisch, wertet die Datenschutzerklärungen dieser gegen die vom Nutzer eingestellten Datenschutzpräferenzen aus und informiert den Nutzer visuell über die Verwendung seiner personenbezogenen Daten. Dadurch kann der Nutzer auf einen Blick erkennen welche Datenschutzeinstellungen nicht zu den persönlich eingestellten Datenschutzpräferenzen passen und selbst entscheiden, ob er bei diesem Online-Shop einkaufen möchte oder nicht. Die erarbeiteten Ergebnisse werden aus wissenschaftlicher und prototypischer Sicht evaluiert, validiert und reflektiert und es werden Ansatzpunkte für weitere Forschungsarbeiten aufgezeigt.:Inhaltsverzeichnis I Abbildungsverzeichnis IV Tabellenverzeichnis VI Abkürzungsverzeichnis VIII 1 Einführung 1 1.1 Ausgangssituation und Handlungsbedarf 1 1.2 Forschungsziel der Arbeit 5 1.3 Forschungsmethodik 6 1.4 Struktur der Dissertation 12 2 Stand der Technik und Grundlagen zum E-Commerce und Datenschutz 15 2.1 Elektronische Geschäftsabwicklung 15 2.1.1 Historische Entwicklung der Geschäftsabwicklung 15 2.1.2 Definition und Formen des E-Commerce 17 2.1.3 Auswirkungen des deutschen E-Commerce auf den Datenschutz 20 2.2 Datenschutz 25 2.2.1 Definition von Datenschutz 25 2.2.2 Bundesdatenschutzgesetz 28 2.2.3 Datenschutzgrundverordnung 30 2.2.4 Internationale Betrachtung von Datenschutz 33 2.2.5 Datenschutz im E-Commerce 35 2.2.6 Analyse des Datenschutz-Bewusstseins 38 2.2.7 Manuelle und automatisierte Datenschutzempfehlungssysteme 43 2.3 Konkretisierung der Forschungslücke 45 2.4 Zusammenfassung 46 3 Konzeption eines Datenschutzmodells 48 3.1 Konzeptionelle Grundlagen der Modellierung 48 3.1.1 Modellbegriff 48 3.1.2 Modellierung 49 3.1.3 Modellierungssprachen 51 3.2 Datenschutzmodell 53 3.2.1 Hintergründe und Methodik 53 3.2.2 Identifikation von Datenquellen 54 3.2.3 Systemanalyse 57 3.2.4 Auswertung der Analyse 67 3.2.5 Konzeption des Datenschutzmodells 74 3.2.6 Technische Abbildung des Datenschutzmodells 82 3.2.7 Änderung des Datenschutzmodells 83 3.3 Zusammenfassung 83 4 Entwurf einer Softwarearchitektur für den Prototyp 85 4.1 Konzeptionelle Grundlagen der Softwarearchitektur 85 4.2 Ziele des zu erstellenden Prototyps 90 4.3 Anforderungen an den zu erstellenden Prototyp 90 4.3.1 Funktionale Anforderungen an den zu erstellenden Prototyp 91 4.3.2 Nicht-funktionale Anforderungen an den zu erstellenden Prototyp 95 4.3.3 Zusammenfassung der Anforderungen im Anforderungskatalog 97 4.4 Kontextabgrenzung des Prototyps 98 4.4.1 Fachlicher Kontext 98 4.4.2 Technischer Kontext 102 4.5 Bausteinsichten des Prototyps 102 4.5.1 Verfeinerungsebene 1 der PPM-App 102 4.5.2 Verfeinerungsebene 2 der PPM-App 104 4.6 Laufzeitsicht des Prototyps 122 4.7 Prototypische Umsetzung 126 4.8 Änderung des Datenschutzmodells im Forschungsprototyp 128 4.9 Zusammenfassung 128 5 Evaluation und Validierung des Datenschutzmodells 130 5.1 Wissenschaftliche Evaluation 130 5.1.1 Grundsätze ordnungsmäßiger Modellierung 131 5.1.2 Qualitätsbewertung des Datenschutzmodells 132 5.1.3 Evaluation und Diffusion von Vorarbeiten und Ergebnissen 135 5.2 Prototypische Validierung 136 5.2.1 Privacy-Server 137 5.2.2 Privacy-Admin-Add-On 140 5.2.3 Privacy-Add-On 143 5.2.4 Adressierung der Anforderungen 152 5.3 Zusammenfassung 152 6 Fazit und Ausblick 154 6.1 Zusammenfassung und Reflexion der Arbeit 154 6.1.1 Zusammenfassung der Arbeit 154 6.1.2 Reflexion der Arbeit 155 6.2 Ausblick auf weiteren Forschungsbedarf 157 Literaturverzeichnis XI Anhang A: Installationsanleitung der PPM-App XXXIII Anhang B: Privacy Paradoxon Model im XML-Format XXXVII Anhang C: Privacy Paradoxon Model im JSON-Format XLV Anhang D: Online-Shop Kategorien im JSON-Format LIII Curriculum Vitae LIV Selbständigkeitserklärung LVIII

In this paper an extension of the well-known binomial approach to option pricing is presented. The classical question is: What is the price of an option on the risky asset? The traditional answer is obtained with the help of a replicating portfolio by ruling out arbitrage. Instead a two-person game from the Nash equilibrium of which the option price can be derived is formulated. Consequently both the underlying asset’s price at expiration and the price of the option on this asset are endogenously determined. The option price derived this way turns out, however, to be identical to the classical no-arbitrage option price of the binomial model if the expiration-date prices of the underlying asset and the corresponding risk-neutral probability are properly adjusted according to the Nash equilibrium data of the game.

Die Broschüre dokumentiert mit vielen Bildern, welche Entwicklung die Ortsteile Gaschwitz und Großstädteln genommen haben.

Das Leitbild der Stadt Markkleeberg in der zwölfseitigen Druckversion (ohne grafische Darstellungen)