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  3. Benchmarkingkonzept um Kartelle im Eisenbahninfrastrukturmarkt aufzudecken Benchmarkingkonzept um Kartelle im Eisenbahninfrastrukturmarkt aufzudecken

Benchmarkingkonzept um Kartelle im Eisenbahninfrastrukturmarkt aufzudecken

Benchmarking-Konzept um Kartelle aufzudecken, welche sich über Eisenbahninfrastruktur-Projekte absprechen

Kurzinformation

Departement:

Wirtschaft

Status:

Abgeschlossen

Zeitraum:

01.01.2022 - 31.10.2023

In der Übersicht

Unser Projekt zielt auf zwei Hauptergebnisse ab. Erstens entwickeln wir ein Benchmarkingkonzept, um Beschaffungen von Eisenbahninfrastrukturprojekten zu screenen. Zweitens wenden wir dieses Konzept auf die Beschaffungsdaten der SBB für die Jahre 2015 bis 2020 an. So kann das Bieterverhalten von Unternehmen als kollusiv oder kompetitiv klassifiziert werden. 

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Fakten

Projektart

Forschung

Beteiligte interne Organisationen
  • CC Mobilität (ITM Mob)
Externe Projektfinanzierer
  • SBB Lab, Universität St. Gallen
Finanzierung
  • Private / Stiftungen
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Beteiligte Personen intern

Projektleiter/in
  • Hannes Wallimann
Projektmitarbeiter/in
  • Sebastian Imhof
  • Silvio Sticher
  • Philipp Wegelin

Publikationen

  • Artikel, Rezension; peer reviewed (2)

    • Wallimann, Hannes; Emmenegger, Solange; Pouly, Marc & Wegelin, Philipp (2025). Where is the limit? Assessing the Potential of Algorithm-Based Cartel Detection. Journal of Competition Law & Economics, doi: 10.1093/joclec/nhae023

    • Wallimann, Hannes & Sticher, Silvio (2023). On suspicious tracks: machine-learning based approaches to detect cartels in railway-infrastructure procurement. Transport Policy, 143, doi: https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2023.09.010

  • Artikel, Rezension; not peer reviewed (1)

    • Wallimann, Hannes & Sticher, Silvio (2023). Lieferantenkartelle erhöhen Infrastrukturkosten. Wie solche Kartelle mittels maschineller Lerntechniken identifiziert werden können. Internationales Verkehrswesen, 75(4), 40-43.

  • Bericht/Working Paper (2)

    • Sticher, Silvio & Wallimann, Hannes (2023). On suspicious tracks: machine-learning based approaches to detect cartels in railway-infrastructure procurement (Bericht).

    • Wallimann, Hannes; Wegelin, Philipp & Sticher, Silvio (2022). Machine-learning based approaches to detect cartels in railway-infrastructure procurement (Bericht).

Kurzinformation

Departement:

Wirtschaft

Status:

Abgeschlossen

Zeitraum:

01.01.2022 - 31.10.2023

Projektleitung

Dr. Hannes Wallimann

Dozent

+41 41 228 99 30

E-Mail anzeigen

FH Zentralschweiz

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