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External capital plays an important role in financing entrepreneurial ventures, due to limited internal capital sources. An important external capital provider for entrepreneurial ventures are venture capitalists (VCs). VCs worldwide are often confronted with thousands of proposals of entrepreneurial ventures per year and must choose among all of these companies in which to invest. Not only do VCs finance companies at their early stages, but they also finance entrepreneurial companies in their later stages, when companies have secured their first market success. That is why this dissertation focuses on the decision-making behavior of VCs when investing in later-stage ventures. This dissertation uses both qualitative as well as quantitative research methods in order to provide answer to how the decision-making behavior of VCs that invest in later-stage ventures can be described.
Based on qualitative interviews with 19 investment professionals, the first insight gained is that for different stages of venture development, different decision criteria are applied. This is attributed to different risks and goals of ventures at different stages, as well as the different types of information available. These decision criteria in the context of later-stage ventures contrast with results from studies that focus on early-stage ventures. Later-stage ventures possess meaningful information on financials (revenue growth and profitability), the established business model, and existing external investors that is not available for early-stage ventures and therefore constitute new decision criteria for this specific context.
Following this identification of the most relevant decision criteria for investors in the context of later-stage ventures, a conjoint study with 749 participants was carried out to understand the relative importance of decision criteria. The results showed that investors attribute the highest importance to 1) revenue growth, (2) value-added of products/services for customers, and (3) management team track record, demonstrating differences when compared to decision-making studies in the context of early-stage ventures.
Not only do the characteristics of a venture influence the decision to invest, additional indirect factors, such as individual characteristics or characteristics of the investment firm, can influence individual decisions. Relying on cognitive theory, this study investigated the influence of various individual characteristics on screening decisions and found that both investment experience and entrepreneurial experience have an influence on individual decision-making behavior. This study also examined whether goals, incentive structures, resources, and governance of the investment firm influence decision making in the context of later-stage ventures. This study particularly investigated two distinct types of investment firms, family offices and corporate venture capital funds (CVC), which have unique structures, goals, and incentive systems. Additional quantitative analysis showed that family offices put less focus on high-growth firms and whether reputable investors are present. They tend to focus more on the profitability of a later-stage venture in the initial screening. The analysis showed that CVCs place greater importance on product and business model characteristics than other investors. CVCs also favor later-stage ventures with lower revenue growth rates, indicating a preference for less risky investments. The results provide various insights for theory and practice.
The outbreak of the COVID-19 pandemic has also led to many conspiracy theories. While the origin of the pandemic in China led some, including former US president Donald Trump, to dub the pathogen “Chinese virus” and to support anti-Chinese conspiracy narratives, it caused Chinese state officials to openly support anti-US conspiracy theories about the “true” origin of the virus. In this article, we study whether nationalism, or more precisely uncritical patriotism, is related to belief in conspiracy theories among normal people. We hypothesize based on group identity theory and motivated reasoning that for the particular case of conspiracy theories related to the origin of COVID-19, such a relation should be stronger for Chinese than for Germans. To test this hypothesis, we use survey data from Germany and China, including data from the Chinese community in Germany. We also look at relations to other factors, in particular media consumption and xenophobia.
In the modeling context, non-linearities and uncertainty go hand in hand. In fact, the utility function's curvature determines the degree of risk-aversion. This concept is exploited in the first article of this thesis, which incorporates uncertainty into a small-scale DSGE model. More specifically, this is done by a second-order approximation, while carrying out the derivation in great detail and carefully discussing the more formal aspects. Moreover, the consequences of this method are discussed when calibrating the equilibrium condition. The second article of the thesis considers the essential model part of the first paper and focuses on the (forward-looking) data needed to meet the model's requirements. A large number of uncertainty measures are utilized to explain a possible approximation bias. The last article keeps to the same topic but uses statistical distributions instead of actual data. In addition, theoretical (model) and calibrated (data) parameters are used to produce more general statements. In this way, several relationships are revealed with regard to a biased interpretation of this class of models. In this dissertation, the respective approaches are explained in full detail and also how they build on each other.
In summary, the question remains whether the exact interpretation of model equations should play a role in macroeconomics. If we answer this positively, this work shows to what extent the practical use can lead to biased results.
Das erste Kapitel "ECOWAS" capability and potential to overcome constraints to growth and poverty reduction of its member states" diskutiert die Analyse wirtschaftlicher und sozialer Barrieren für ökonomisches Wachstum " eine der Hauptelemente für Entwicklungs- und Armutsreduktionsstrategien in Entwicklungsländern. Die Form der länderspezifischen Analyse von Wachstumsbarrieren wurde nach dem Scheitern der auf alle Länder generalisierten Entwicklungsstrategie des Washington Consensus insbesondere durch den Ansatz der "Growth Diagnostics" der Harvard Professoren Hausman, Rodrik und Velasco eingeführt. Es zeigt sich jedoch, dass bisher der Fokus rein auf den länderspezifischen Analysen bzw. Strategieentwicklungen liegt. Diese Arbeit erweiterte die Diskussion auf die regionale Ebene, indem es beispielhaft an der Economic Community of West African States (ECOWAS) die länderspezifischen Wachstumsbarrieren mit den regionalen Wachstumsbarrieren vergleicht. Dies erfolgt mittels einer Darstellung der in Studien und Strategien bereits identifizierten, länderspezifischen Wachstumsbarrieren in den jeweiligen Ländern sowie mit der Auswertung der regionalen Strategien der ECOWAS. Dazu wird ermittelt, inwieweit auf der regionalen Ebene auch messbare Ergebnisse bei der Bekämpfung von Wachstumsbarrieren erzielt werden. Es zeigt sich, dass ,trotz der wirtschaftlichen und sozialen Diversität der Region, die ECOWAS den Großteil der in den Ländern identifizierten Wachstumsbarrieren ebenfalls auflistet und darüber hinaus sogar mit messbaren Ergebnissen dazu beiträgt, Veränderungen des Status Quo zu erreichen. Die Erweiterung des Ansatzes der Growth Diagnostics auf die regionale Ebene sowie die Erweiterung um das vergleichende Element von länderspezifischen und regionalen Wachstumsbarrieren zeigen sich als praktikabler Weg, Entwicklungsstrategien auf regionaler Ebene zu prüfen und subsidiär weiterzuentwickeln. Das zweite Kapitel "Simplifying evaluation of potential causalities in development projects using Qualitative Comparative Analysis (QCA)" diskutiert die Methode der qualitativen komperativen Analyse (QCA) als Evaluierungsmethodik für Projekte der Entwicklungszusammenarbeit. Hierbei stehen die adäquate Messung sowie die verständliche Darstellung der Wirkung von Entwicklungszusammenarbeit im Vordergrund. Dies ist ein Beitrag zu der intensiv geführten Diskussion, wie Wirkung von Hilfe in Entwicklungsländern gemessen und daraus für weitere Projekte gelernt werden kann. Mit der beispielhaften Anwendung der QCA auf einen Datensatz der deutschen Entwicklungszusammenarbeit im Senegal wird erstmalig diese Methode für die Entwicklungszusammenarbeit in der Praxis angewandt. Der Fokus liegt dabei auf der Überprüfung von bestimmten Programmtheorien, d.h. der Annahme bestimmter Zusammenhänge zwischen eingesetzten Mitteln, äußeren Umständen und den Projektergebnissen bei der Implementierung von Projekten. Während solche Programmtheorien in dem Großteil der Projektskizzen der deutschen Entwicklungszusammenarbeit enthalten sind, werden die wenigsten dieser Programmtheorien geprüft. Diese Arbeit zeigt QCA als eine effiziente Methode für diese Überprüfung. Eine eindeutige Bestätigung oder Falsifizierung dieser Theorien ist mittels dieser Methodik möglich. Dazu können die Ergebnisse bei den beiden einfacheren Formen der QCA, der crisp-set sowie der multi-value QCA, leicht nachvollziehbar vermittelt werden. Des Weiteren zeigt die Arbeit, dass QCA ebenfalls die Weiterentwicklung einer Programmtheorie ermöglicht, allerdings ist diese Weiterentwicklung nur begrenzt effizient und stark von den vorliegenden Daten sowie der Datenstruktur abhängig. Die Arbeit zeigt somit das Potential der QCA insbesondere für den Test von Programmtheorien auf und stellt die praktische Anwendung für mögliche Replizierung beispielhaft dar. Das dritte und letzte Kapitel der Doktorarbeit "The regional trade dynamics of Turkey: a panel data gravity model" analysiert den türkischen Handel, um die Veränderungen der letzten Jahrzehnte aufzuzeigen und daran zu diskutieren, inwieweit sich die Türkei als aufstrebendes Schwellenland von den bestehenden Handelsstrukturen loslöst. Diese Arbeit ist ein Beitrag zur Diskussion der sich Verschiebenden Machtkonstellationen durch das wirtschaftliche Aufholen der Schwellenländer. Bei der Türkei ist diese Diskussion zusätzlich interessant, da die Frage, ob die Türkei sich von der westlichen Welt, Nordamerika und Europa, abwendet, berücksichtigt wird. Mittels Dummy-Variablen für verschiedene Regionen in einem Gravitätsmodell werden die türkischen Handelsdaten zuerst insgesamt und nach Sektoren analysiert und die Veränderungen über verschieden Perioden des türkischen Außenhandels betrachtet. Es zeigt sich, dass in den türkischen Handelsbeziehungen eine Regionalisierung und eine Diversifizierung der Handelspartner stattfinden. Allerdings geht dies nicht mit einer Abkehr von westlichen Handelspartnern einher.
The Belt and Road Initiative (BRI) has had a significant impact on China in political, economic, and cultural terms. This study focuses on the cultural domain, especially on scholarship students from the countries that signed bilateral cooperation agreements with China under the BRI. Using an integrated approach combining the difference-in-differences method and the gravity model, we explore the correlation between the BRI and the increasing number of international scholarship students funded by the Chinese government, as well as the determinants of students' decision to study in China. The panel data from 2010 to 2018 show that the launch of BRI has had a positive impact on the number of scholarship students from BRI countries. The number of scholarship recipients from non-BRI countries also increased, but at a much slower rate than those from BRI countries. The sole exception is the United States, which has trended downward for both state-funded and self-funded students.
The equity premium (Mehra and Prescott, 1985) is still a puzzle in the sense that there are still no convincing explanations for the size of the equity premium. In this dissertation, we study this long-standing puzzle and several possible behavioral explanations. First, we apply the IRR methodology proposed by Fama and French (1999) to achieve large firm level data on the equity premia for N = 28,256 companies in 54 countries around the world. Second, by using preferences data from the INTRA study (Rieger et. al., 2014), we could test the relevant risk factors together with time cognition to explain the equity premium. We document the failure of the Myopic Loss Aversion hypothesis by Benartzi and Thaler (1995) but provides rigorous empirical evidence to support the behavioral theory of ambiguity aversion to account for the equity premium. The observations shed some light on the new approach of integrating risk and ambiguity (together with time preferences) into a more general model of uncertainty, in which both risk premium and ambiguity premium play roles in asset pricing models.
Structured Eurobonds - Optimal Construction, Impact on the Euro and the Influence of Interest Rates
(2020)
Structured Eurobonds are a prominent topic in the discussions how to complete the monetary and fiscal union. This work sheds light on several issues going hand in hand with the introduction of common bonds. At first a crucial question is on the optimal construction, e.g. what is the optimal common liability. Other questions that arise belong to the time after the introduction. The impact on several exchnage rates is examined in this work. Finally an approximation bias in forward-looking DSGE models is quantified which would lead to an adjustment of central bank interest rates and therefore has an impact on the other two topics.
Non-probability sampling is a topic of growing relevance, especially due to its occurrence in the context of new emerging data sources like web surveys and Big Data.
This thesis addresses statistical challenges arising from non-probability samples, where unknown or uncontrolled sampling mechanisms raise concerns in terms of data quality and representativity.
Various methods to quantify and reduce the potential selectivity and biases of non-probability samples in estimation and inference are discussed. The thesis introduces new forms of prediction and weighting methods, namely
a) semi-parametric artificial neural networks (ANNs) that integrate B-spline layers with optimal knot positioning in the general structure and fitting procedure of artificial neural networks, and
b) calibrated semi-parametric ANNs that determine weights for non-probability samples by integrating an ANN as response model with calibration constraints for totals, covariances and correlations.
Custom-made computational implementations are developed for fitting (calibrated) semi-parametric ANNs by means of stochastic gradient descent, BFGS and sequential quadratic programming algorithms.
The performance of all the discussed methods is evaluated and compared for a bandwidth of non-probability sampling scenarios in a Monte Carlo simulation study as well as an application to a real non-probability sample, the WageIndicator web survey.
Potentials and limitations of the different methods for dealing with the challenges of non-probability sampling under various circumstances are highlighted. It is shown that the best strategy for using non-probability samples heavily depends on the particular selection mechanism, research interest and available auxiliary information.
Nevertheless, the findings show that existing as well as newly proposed methods can be used to ease or even fully counterbalance the issues of non-probability samples and highlight the conditions under which this is possible.
The formerly communist countries in Central and Eastern Europe (transitional economies in Europe and the Soviet Union – for example, East Germany, Czech Republic, Hungary, Lithuania, Poland, Russia) and transitional economies in Asia – for example, China, Vietnam had centrally planned economies, which did not allow entrepreneurship activities. Despite the political-socioeconomic transformations in transitional economies around 1989, they still had an institutional heritage that affects individuals’ values and attitudes, which, in turn, influence intentions, behaviors, and actions, including entrepreneurship.
While prior studies on the long-lasting effects of socialist legacy on entrepreneurship have focused on limited geographical regions (e.g., East-West Germany, and East-West Europe), this dissertation focuses on the Vietnamese context, which offers a unique quasi-experimental setting. In 1954, Vietnam was divided into the socialist North and the non-socialist South, and it was then reunified under socialist rule in 1975. Thus, the intensity of differences in socialist treatment in North-South Vietnam (about 21 years) is much shorter than that in East-West Germany (about 40 years) and East-West Europe (about 70 years when considering former Soviet Union countries).
To assess the relationship between socialist history and entrepreneurship in this unique setting, we survey more than 3,000 Vietnamese individuals. This thesis finds that individuals from North Vietnam have lower entrepreneurship intentions, are less likely to enroll in entrepreneurship education programs, and display lower likelihood to take over an existing business, compared to those from the South of Vietnam. The long-lasting effect of formerly socialist institutions on entrepreneurship is apparently deeper than previously discovered in the prominent case of East-West Germany and East-West Europe as well.
In the second empirical investigation, this dissertation focuses on how succession intentions differ from others (e.g., founding, and employee intentions) regarding career choice motivation, and the effect of three main elements of the theory of planned behavior (e.g., entrepreneurial attitude, subjective norms, and perceived behavioral control) in transition economy – Vietnam context. The findings of this thesis suggest that an intentional founder is labeled with innovation, an intentional successor is labeled with roles motivation, and an intentional employee is labeled with social mission. Additionally, this thesis reveals that entrepreneurial attitude and perceived behavioral control are positively associated with the founding intention, whereas there is no difference in this effect between succession and employee intentions.
Zeitgleich mit stetig wachsenden gesellschaftlichen Herausforderungen haben im vergangenen Jahrzehnt Sozialunternehmen stark an Bedeutung gewonnen. Sozialunternehmen verfolgen das Ziel, mit unternehmerischen Mitteln gesellschaftliche Probleme zu lösen. Da der Fokus von Sozialunternehmen nicht hauptsächlich auf der eigenen Gewinnmaximierung liegt, haben sie oftmals Probleme, geeignete Unternehmensfinanzierungen zu erhalten und Wachstumspotenziale zu verwirklichen.
Zur Erlangung eines tiefergehenden Verständnisses des Phänomens der Sozialunternehmen untersucht der erste Teil dieser Dissertation anhand von zwei Studien auf der Basis eines Experiments das Entscheidungsverhalten der Investoren von Sozialunternehmen. Kapitel 2 betrachtet daher das Entscheidungsverhalten von Impact-Investoren. Der von diesen Investoren verfolgte Investmentansatz „Impact Investing“ geht über eine reine Orientierung an Renditen hinaus. Anhand eines Experiments mit 179 Impact Investoren, die insgesamt 4.296 Investitionsentscheidungen getroffen haben, identifiziert eine Conjoint-Studie deren wichtigste Entscheidungskriterien bei der Auswahl der Sozialunternehmen. Kapitel 3 analysiert mit dem Fokus auf sozialen Inkubatoren eine weitere spezifische Gruppe von Unterstützern von Sozialunternehmen. Dieses Kapitel veranschaulicht auf der Basis des Experiments die Motive und Entscheidungskriterien der Inkubatoren bei der Auswahl von Sozialunternehmen sowie die von ihnen angebotenen Formen der nichtfinanziellen Unterstützung. Die Ergebnisse zeigen unter anderem, dass die Motive von sozialen Inkubatoren bei der Unterstützung von Sozialunternehmen unter anderem gesellschaftlicher, finanzieller oder reputationsbezogener Natur sind.
Der zweite Teil erörtert auf der Basis von zwei quantitativ empirischen Studien, inwiefern die Registrierung von Markenrechten sich zur Messung sozialer Innovationen eignet und mit finanziellem und sozialem Wachstum von sozialen Startups in Verbindung steht. Kapitel 4 erörtert, inwiefern Markenregistrierungen zur Messung von sozialen Innovationen dienen können. Basierend auf einer Textanalyse der Webseiten von 925 Sozialunternehmen (> 35.000 Unterseiten) werden in einem ersten Schritt vier Dimensionen sozialer Innovationen (Innovations-, Impact-, Finanz- und Skalierbarkeitsdimension) ermittelt. Darauf aufbauend betrachtet dieses Kapitel, wie verschiedene Markencharakteristiken mit den Dimensionen sozialer Innovationen zusammenhängen. Die Ergebnisse zeigen, dass insbesondere die Anzahl an registrierten Marken als Indikator für soziale Innovationen (alle Dimensionen) dient. Weiterhin spielt die geografische Reichweite der registrierten Marken eine wichtige Rolle. Aufbauend auf den Ergebnissen von Kapitel 4 untersucht Kapitel 5 den Einfluss von Markenregistrierungen in frühen Unternehmensphasen auf die weitere Entwicklung der hybriden Ergebnisse von sozialen Startups. Im Detail argumentiert Kapitel 5, dass sowohl die Registrierung von Marken an sich als auch deren verschiedene Charakteristiken unterschiedlich mit den sozialen und ökonomischen Ergebnissen von sozialen Startups in Verbindung stehen. Anhand eines Datensatzes von 485 Sozialunternehmen zeigen die Analysen aus Kapitel 5, dass soziale Startups mit einer registrierten Marke ein vergleichsweise höheres Mitarbeiterwachstum aufweisen und einen größeren gesellschaftlichen Beitrag leisten.
Die Ergebnisse dieser Dissertation weiten die Forschung im Social Entrepreneurship-Bereich weiter aus und bieten zahlreiche Implikationen für die Praxis. Während Kapitel 2 und 3 das Verständnis über die Eigenschaften von nichtfinanziellen und finanziellen Unterstützungsorganisationen von Sozialunternehmen vergrößern, schaffen Kapitel 4 und 5 ein größeres Verständnis über die Bedeutung von Markenanmeldungen für Sozialunternehmen.