Economic growth isn't working, and it cannot be made to work. Offering a counter-history of how economic growth emerged in the context of colonialism, fossil-fueled industrialization, and capitalist modernity, The Future Is Degrowth argues that the ideology of growth conceals the rising inequalities and ecological destructions associated with capitalism, and points to desirable alternatives to it. Not only in society at large, but also on the left, we are held captive by the hegemony of growth. Even proposals for emancipatory Green New Deals or postcapitalism base their utopian hopes on the development of productive forces, on redistributing the fruits of economic growth and technological progress. Yet growing evidence shows that continued economic growth cannot be made compatible with sustaining life and is not necessary for a good life for all. This book provides a vision for postcapitalism beyond growth. Building on a vibrant field of research, it discusses the political economy and the politics of a non-growing economy. It charts a path forward through policies that democratise the economy, "now-topias" that create free spaces for experimentation, and counter-hegemonic movements that make it possible to break with the logic of growth. Degrowth perspectives offer a way to step off the treadmill of an alienating, expansionist, and hierarchical system. A handbook and a manifesto, The Future Is Degrowth is a must-read for all interested in charting a way beyond the current crises.

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2008 im Fachbereich Mathematik - Stochastik, Note: 1,7, Technische Universitat Kaiserslautern, Sprache: Deutsch, Abstract: Aktienkurse sind von grosser Unsicherheit gepragt, da genaue Vorhersagen uber Kurswerte nicht moglich sind. Dies liegt daran, dass die Aktienkurse sehr vielen Einflussen unterliegen, wie z.B. der allgemeinen Marktsituation, der Firmenstrategie, politische Ereignisse usw. Aus diesem Grund werden Modelle gesucht, die Aktienkurse moglichst genau beschreiben, um diese Unsicherheit zu verkleinern oder gar zu beseitigen. Dabei wahlt man gerne stochastische Modelle, um Aktienkurse zu modellieren, weil man annimmt, dass die Kurse zumindest zu einem gewissen Anteil zufallig verlaufen und somit auch nicht exakt vorherzusagen sind. Den Anfang zum Thema stochastische Modellierung machte im Jahr 1900 Louis Bachelier mit seiner Disertation. Ein wichtiges Ergebnis fur die moderne Finanzmathematik lieferten 1973 Black und Scholes mit ihrer Black-Scholes Formel zur Bewertung von Preisen europaischer Optionen. Das Modell basiert auf der Arbitrage-Theorie, in der keine risikolosen Gewinne existieren, da davon ausgegangen wird, dass diese sofort von den Marktteilnehmern erkannt und uber eine Preisanpassung eliminiert werden. Das Black-Scholes Modell wurde wegen seiner Einfachheit sehr beliebt in der Praxis und wird auch heute noch verwendet. Die Volatilitat spielt im Black-Scholes Modell eine wichtige Rolle, da sie als einzige Grosse im Modell unbekannt ist. Diese muss geschatzt werden, womit wir im Bereich Statistik sind. In der Finanzwelt spielt die Statistik eine grosse Rolle, wenn es darum geht bestimmte Parameter fur ein Modell zu schatzen. Dabei muss man sich auf aktuelle bzw. vergangene Kurswerte beschranken. Auch die Volatilitat muss auf diese Art und Weise bestimmt bzw. geschatzt werden. Somit konnte man die Statistik als eine Schnittstelle zwischen den theoretischen Modellen und der Realitat betrachten. Im Rahmen dieser Bachelo