TY - THES A1 - Todesco, Felix T1 - Die Unternehmensplanung bei kleinen und mittleren Unternehmen im Blickpunkt der aktuellen gesetzlichen Anforderungen an die Unternehmensführung N2 - Die Dissertation untersucht die Fragestellung, ob aufgrund rechtlicher Regelungen eine gesetzlich begründete Pflicht zur Unternehmensplanung bei kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) besteht, bzw. ob eine solche Pflicht gesetzlich verankert werden sollte, falls sich aus den aktuellen gesetzlichen Vorschriften keine solche Pflicht ableiten lässt. Daran anknüpfend werden in die Betrachtung auch die Auswirkungen der Abschlussprüfung und der Unternehmensfinanzierung auf die Unternehmensplanung bei KMU mit einbezogen. Die Untersuchungen bewegen sich vor dem Hintergrund, dass die Informationen über die zukünftige Entwicklung der Unternehmen durch eine Vielzahl von Gesetzesreformen innerhalb der letzten ca. 15 Jahre, verstärkt an Bedeutung gewonnen haben. Ziel dieser Reformen ist es, die Transparenz und Publizität der Unternehmen, die Kontrolle der Unternehmensführung und die Qualität der Abschlussprüfung zu verbessern. Grundlage der Informationen über die zukünftige Entwicklung der Unternehmen ist die klassische betriebswirtschaftliche interne Unternehmensplanung, welche allerdings im Segment der KMU regelmäßig nicht vorhanden ist. Um dieses Problem zu lösen, wird vielfach eine gesetzliche Planungspflicht für alle Unternehmen gefordert. Erschwert werden die Untersuchungen durch die Tatsache, dass es in Deutschland keine einheitliche Definition für KMU gibt, so dass im Rahmen der Dissertation verschiedenen Typen von KMU entwickelt werden, die den späteren Betrachtungen als Grundlage dienen. Der Aufbau sowie die Hauptthesen der Dissertation werden im Folgenden zusammenfassend skizziert: Den Hauptbetrachtungen der Dissertation vorangestellt, werden in Kapitel 2 die Grundzüge der betriebswirtschaftlichen interne Unternehmensplanung dargestellt. Die dargestellte Konzeption einer betriebswirtschaftlichen Unternehmensplanung dient als Basis der späteren Ausführungen. In Kapitel 3 werden verschiedene Typen von KMU vor dem Hintergrund der für diese Unternehmen charakteristischen Merkmale entwickelt. Unterschieden wird zwischen typischen KMU (erfüllen die qualitativen und quantitativen Merkmale für KMU) und atypischen KMU (erfüllen lediglich die quantitativen Merkmale). Unter Zuhilfenahme einer Studie von Wolter/ Hauser wird eine zahlenmäßige Einteilung der einzelnen KMU-Typen, aufgegliedert in verschiedene Rechtsformen vorgenommen, so dass die Bedeutung der KMU-Typen innerhalb der jeweiligen Rechtsformen ermittelt werden kann. Anschließend wird die Durchführung der Unternehmensplanung bei KMU unter Berücksichtigung der bei diesen vorherrschenden charakteristischen Strukturen erörtert. Kapitel 4 untersucht die Auswirkungen der aktuellen Gesetzgebung zur Unternehmensführung auf die Unternehmensplanung bei KMU. Im Fokus der Betrachtung stehen dabei die folgenden Vorschriften: - Die Fortbestehensprognose gem. § 252 Abs. 1 Nr. 2 HGB mit einem Exkurs zur Fortbestehensprognose im Rahmen der InsO; - die Sorgfaltspflicht und die „Business Judgment Rule“ gem. § 93 Abs. 1 Satz 1 und 2 AktG; - das Überwachungssystem gem. § 91 Abs. 2 AktG; - die Berichterstattungspflichten des Vorstands an den Aufsichtsrat gem. § 90 Abs. 1 Nr. 1 AktG; - die zukunftsorientierte Lageberichterstattung gem. § 289 Abs. 1 Satz 4 HGB; die Untersuchungen werden erweitert um eine empirische Analyse zur zukunftsorientierten Lageberichterstattung im Segment der KMU. In Kapitel 5 wird die Bedeutung der Unternehmensplanung bei KMU für die Abschlussprüfung untersucht. Die Ausführungen kommen zu dem Ergebnis, dass sich zwischen den aktuellen für alle Unternehmen gültigen Prüfungsstandards des IDW auf der einen Seite und dem ebenfalls durch das IDW herausgegebenen Prüfungshinweis zu den Besonderheiten der Abschlussprüfung von KMU (IDW PH 9.100.1) auf der anderen Seite, erhebliche Abweichungen ergeben. Kapitel 6 erläutert und diskutiert die Auswirkungen und Anforderungen der im Jahr 2006 beschlossenen Basler Eigenkapitalanforderungen auf bzw. an die Unternehmensplanung bei KMU. Im Ergebnis wird festgestellt, dass sich eine Planungspflicht lediglich aus der Vorschrift des § 90 Abs. Nr. 1 AktG für KMU in der Rechtsform der AG und KGaA ergibt. Für die Erfüllung anderer Normen ist die Unternehmensplanung teilweise zwingende Voraussetzung. Diese Problematik sollte jedoch nicht durch die Verankerung einer Unternehmenspflicht für alle Unternehmen behoben werden, sondern vielmehr sollten diese Normen bzgl. ihrer Auswirkungen auf KMU überdacht werden. Eine gesetzliche Verankerung einer Planungspflicht aus Sicht der Wirtschaftsprüfung wird ebenfalls abgelehnt. Für den Bereich der Unternehmensfinanzierung bedarf es keiner gesetzlichen Regelungen, da sämtliche Anforderungen privatvertraglich fixiert werden können. N2 - no abstract available KW - Unternehmensplanung KW - Klein- und Mittelbetrieb KW - Corporate Governance KW - KMU KW - Unternehmensführung KW - gesetzliche Anforderungen Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-50844 ER - TY - THES A1 - Thiere, Wolfgang T1 - Wertrelevanz von Humankapital am deutschen Kapitalmarkt - empirische Bestandsaufnahme und Entwicklung eines Bewertungsmodells T1 - Value Relevance of Human Capital in the German Capital Market - Empirical Study and Developement of a Valuation Model N2 - Die Arbeit widmet sich zunächst der geschichtlichen Entwicklung des Humankapitals aus einer Makro- und Mikroperspektive. Insbesondere der gesellschaftliche und ökonomische Wandel, die internen und externen Anreize für Unternehmen sowie die Bedürfnisse diverser Stakeholdergruppen stehen dabei im Mittelpunkt des Interesses. Im Anschluss wird die Informationseinpreisung am Kapitalmarkt untersucht. Im Speziellen steht hier der deutsche Aktienmarkt im Blickpunkt des Interesses. Folglich wird zunächst analysiert, inwieweit die Rahmenbedingungen in Deutschland eine Einpreisung öffentlicher Informationen in die Aktienkurse gewährleisten. Allein wenn dies der Fall ist, können Auskünfte der externen Berichterstattung im Preisbildungsprozess reflektiert werden. Eine häufig unterstellte Schwachstelle der externen Rechnungslegung wird in der mangelnden metrischen Bewertung und Publizität immaterieller Werte gesehen. Folglich findet eine Analyse des Status quo der gängigen Rechnungslegungssysteme am deutschen Kapitalmarkt in Bezug auf eine bilanzielle Erfassung von Humankapital statt. In Kapitel 5 werden die freiwillig publizierten Informationen über Humankapital am deutschen Kapitalmarkt in zwei Wertrelevanzstudien untersucht. Als Datenquelle wird dabei das jährliche Dokument, einschließlich diverser Sozial-, Personal- und Nachhaltigkeitsberichte, determiniert. Zur Durchführung dieser Untersuchungen wird zunächst ein dichotomer Index mit zwölf Indikatoren entwickelt. Diese Indikatoren basieren dabei nicht auf subjektiven Einschätzungen des Autors, sondern orientieren sich an den Publizitätsempfehlungen des ARBEITSKREIS IMMATERIELLE WERTE DER SCHMALENBACH GESELLSCHAFT e. V. (AKIWSG) und des DEUTSCHEN STANDARDISIERUNGSRATES (DSR) über Humankapital. In der ersten Wertrelevanzstudie wird der entwickelte Index nun als endogene Variable auf die exogene Variable Forecast-Error reggressiert. Die zweite Wertrelevanzstudie beschäftigt sich mit der Forschungsfrage, inwieweit die Publikationsqualität von Humankapital die Entscheidungsfindung der Investoren beeinflusst. Basierend auf den empirischen Ergebnissen werden die Anforderungen an eine Ausweitung der Berichterstattung über Humankapitalinformationen aus einem informationsökonomischen Kontexts diskutiert. Wegen der Informationskosten scheitern die konzeptionell-theoretischen Analysen aber dennoch. Daraus resultiert die Motivation, die relevanten Kapitalmarktakteure in einer verhaltenswissenschaftlichen Studie direkt nach ihren Informationsbedürfnissen bezüglich des Humankapitals zu befragen. Wegen der hohen Subjektivität, die der monetären Bestimmung des Humankapitalwerts inhärent ist, soll dieser Wert nicht von Unternehmensseite publiziert werden. Den Investoren sollen ausschließlich objektive Personalindikatoren zur Verfügung gestellt werden. Darauf basierend soll es ihnen möglich sein, den monetären Wert selbst zu bestimmen. In einem Überblick über die gängigen Humankapitalbewertungsverfahren soll dafür ein geeignetes Modell identifiziert bzw. sollen konzeptionelle Ideen für eine Modellneuentwicklung gewonnen werden. Die Arbeit endet mit einer formalen Herleitung eines Humankapitalbewertungsmodells, das die gesetzten Voraussetzungen kumulativ erfüllt. Dieser Ansatz realisiert eine monetäre Bewertung ausschließlich auf Basis extern verfügbarer Daten. N2 - The thesis analysis the importance of human capital informations for external capital market actors. The discussion about the impossible recognition of human capital in the valid German accounting systems follows an analysis of voluntary human capital publications via an index (HKINDEX). This index is empirically tested in two OLS-regressions to determine its relevance for the analysts forecast errors as well as for the capital costs. Based on the empirical results and an information economics based publication discussion the aim is to design a human capital valuation model. KW - Humankapital KW - Humankapitaltheorie KW - Rechnungslegung KW - Sozialbilanz KW - Vermögensgegenstand KW - Immaterielle Investition KW - Immaterielles Wirtschaftsgut KW - Human Capital KW - Accounting KW - Intangibles KW - Capital Market Study Y1 - 2009 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-36253 ER - TY - THES A1 - Taigel, Fabian Michael T1 - Data-driven Operations Management: From Predictive to Prescriptive Analytics T1 - Datenbasiertes Operations Management: Von prädiktiven zu präskriptiven Verfahren N2 - Autonomous cars and artificial intelligence that beats humans in Jeopardy or Go are glamorous examples of the so-called Second Machine Age that involves the automation of cognitive tasks [Brynjolfsson and McAfee, 2014]. However, the larger impact in terms of increasing the efficiency of industry and the productivity of society might come from computers that improve or take over business decisions by using large amounts of available data. This impact may even exceed that of the First Machine Age, the industrial revolution that started with James Watt’s invention of an efficient steam engine in the late eighteenth century. Indeed, the prevalent phrase that calls data “the new oil” indicates the growing awareness of data’s importance. However, many companies, especially those in the manufacturing and traditional service industries, still struggle to increase productivity using the vast amounts of data [for Economic Co-operation and Development, 2018]. One reason for this struggle is that companies stick with a traditional way of using data for decision support in operations management that is not well suited to automated decision-making. In traditional inventory and capacity management, some data – typically just historical demand data – is used to estimate a model that makes predictions about uncertain planning parameters, such as customer demand. The planner then has two tasks: to adjust the prediction with respect to additional information that was not part of the data but still might influence demand and to take the remaining uncertainty into account and determine a safety buffer based on the underage and overage costs. In the best case, the planner determines the safety buffer based on an optimization model that takes the costs and the distribution of historical forecast errors into account; however, these decisions are usually based on a planner’s experience and intuition, rather than on solid data analysis. This two-step approach is referred to as separated estimation and optimization (SEO). With SEO, using more data and better models for making the predictions would improve only the first step, which would still improve decisions but would not automize (and, hence, revolutionize) decision-making. Using SEO is like using a stronger horse to pull the plow: one still has to walk behind. The real potential for increasing productivity lies in moving from predictive to prescriptive approaches, that is, from the two-step SEO approach, which uses predictive models in the estimation step, to a prescriptive approach, which integrates the optimization problem with the estimation of a model that then provides a direct functional relationship between the data and the decision. Following Akcay et al. [2011], we refer to this integrated approach as joint estimation-optimization (JEO). JEO approaches prescribe decisions, so they can automate the decision-making process. Just as the steam engine replaced manual work, JEO approaches replace cognitive work. The overarching objective of this dissertation is to analyze, develop, and evaluate new ways for how data can be used in making planning decisions in operations management to unlock the potential for increasing productivity. In doing so, the thesis comprises five self-contained research articles that forge the bridge from predictive to prescriptive approaches. While the first article focuses on how sensitive data like condition data from machinery can be used to make predictions of spare-parts demand, the remaining articles introduce, analyze, and discuss prescriptive approaches to inventory and capacity management. All five articles consider approach that use machine learning and data in innovative ways to improve current approaches to solving inventory or capacity management problems. The articles show that, by moving from predictive to prescriptive approaches, we can improve data-driven operations management in two ways: by making decisions more accurate and by automating decision-making. Thus, this dissertation provides examples of how digitization and the Second Machine Age can change decision-making in companies to increase efficiency and productivity. N2 - Diese Dissertation besteht aus fünf inhaltlich abgeschlossenen Teilen, die ein übergeordnetes Thema zur Grundlage haben: Wie können Daten genutzt werden, um bessere Bestands- und Kapazitätsplanung zu ermöglichen? Durch die zunehmende Digitalisierung stehen in verschiedensten Wirtschaftsbereichen mehr und mehr Daten zur Verfügung, die zur besseren Planung der Betriebsabläufe genutzt werden können. Historische Nachfragedaten, Sensordaten, Preisinformationen und Daten zu Werbemaßnahmen, sowie frei verfügbare Daten wie z.B. Wettervorhersagen, Daten zu Schulferien, regionalen Events, Daten aus den Sozialen Medien oder anderen Quellen enthalten potentiell relevante Informationen, werden aber häufig noch nicht zur Entscheidungsunterstützung genutzt. Im ersten Artikel, ”Privacy-preserving condition-based forecasting using machine learning”, wird aufgezeigt, wie sensitive Zustandsdaten zur Nachfragevorhersage von Ersatzteilbedarfen nutzbar gemacht werden können. Es wird ein Modell entwickelt, das es erlaubt, Vorhersagen auf verschlüsselten Zustandsdaten zu erstellen. Dies ist z.B. in der Luftfahrt relevant, wo Dienstleister für die Wartung und Ersatzteilversorgung von Flugzeugen verschiedener Airlines zuständig sind. Da die Airlines befürchten, dass Wettbewerber an sensitive Echtzeitdaten gelangen können, werden diese Daten dem Wartungsdienstleister nicht im Klartext zur Verfügung gestellt. Die Ergebnisse des implementierten Prototyps zeigen, dass eine schnelle Auswertung maschineller Lernverfahren auch auf großen Datenmengen, die verschlüsselt in einer SAP HANA Datenbank gespeichert sind, möglich ist. Die Artikel zwei und drei behandeln innovative, datengetriebene Ansätze zur Bestandsplanung. Der zweite Artikel ”Machine learning for inventory management: “Analyzing two concepts to get from data to decisions” analysiert zwei Ansätze, die Konzepte des maschinellen Lernens nutzen um aus historischen Daten Bestandsentscheidungen zu lernen. Im dritten Artikel, ”Machine learning for inventory management: Analyzing two concepts to get from data to decisions”, wird ein neues Modell zur integrierten Bestandsoptimierung entwickelt und mit einem Referenzmodell verglichen, bei dem die Schätzung eines Vorhersagemodells und die Optimierung der Bestandsentscheidung separiert sind. Der wesentliche Beitrag zur Forschung ist hierbei die Erkenntnis, dass unter bestimmten Bedingungen der integrierte Ansatz klar bessere Ergebnisse liefert und so Kosten durch Unter- bzw. Überbestände deutlich gesenkt werden können. In den Artikeln vier und fünf werden neue datengetriebene Ansätze zur Kapazitätsplanung vorgestellt und umfassend analysiert. Im vierten Artikel ”Datadriven capacity management with machine learning: A new approach and a case-study for a public service office wird ein datengetriebenes Verfahren zur Kapazitätsplanung eingeführt und auf das Planungsproblem in einem Bürgeramt angewandt. Das Besondere hierbei ist, dass die spezifische Zielfunktion (maximal 20% der Kunden sollen länger als 20 Minuten warten müssen) direkt in ein maschinelles Lernverfahren integriert wird, womit dann ein Entscheidungsmodell aus historischen Daten gelernt werden kann. Hierbei wird gezeigt, dass mit dem integrierten Ansatz die Häufigkeit langer Wartezeiten bei gleichem Ressourceneinsatz deutlich reduziert werden kann. Im fünften Artikel, ”Prescriptive call center staffing”, wird ein Modell zur integrierten Kapazitätsoptimierung für ein Call Center entwickelt. Hier besteht die Innovation darin, dass die spezifische Kostenfunktion eines Call Centers in ein maschinelles Lernverfahren integriert wird. Die Ergebnisse für Daten von zwei Call Centern zeigen, dass mit dem neuentwickelten Verfahren, die Kosten im Vergleich zu dem gängigen Referenzmodell aus der Literatur deutlich gesenkt werden können. KW - Maschinelles Lernen KW - Big Data KW - Bestandsplanung KW - Kapazitätsplanung KW - data-driven KW - Operations Management KW - Inventory Management KW - Capacity Management Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-206514 ER - TY - THES A1 - Suermann, Jan-Christoph T1 - Bilanzierung von Software nach HGB, US-GAAP und IFRS : integrative Analyse der Regelungen zu Ansatz, Bewertung und Umsatzrealisation von Software aus Hersteller- und Anwendersicht T1 - Accounting for Software based on HGB, US-GAAP and IFRS N2 - Die Arbeit stellt die Grundsätze zur Bilanzierung von Software nach US-GAAP, IFRS und HGB gegenüber. Dabei werden sowohl die Bilanzierungsprobleme beim Anwender bzw. Nutzer von Software beleuchtet, als auch beim Hersteller von Software. Im Mittelpunkt stehen die Fragen der bilanziellen Ansatzfähigkeit von Software sowie die bilanzielle Bewertung von Software. Ferner werden die Kriterien zur Umsatzrealisation im Zusammenhang mit Softwareprodukten untersucht. N2 - The dissertation compares the HGB-, US-GAAP and IFRS standards regarding the accounting for software. The analysis deals with accounting problems of the producer of software as well as of the user of software. The center of the examination is the question whether to capitalise software costs or not and how to valuate software on the balance sheet. Furthermore the criteria for revenue recognition of software is investigated. KW - Deutschland Handelsgesetzbuch KW - Rechnungslegung KW - Software KW - International Accounting Standards KW - Generally Accepted Accounting Principles KW - Bilanzierung KW - Software KW - IFRS KW - US-GAAP KW - HGB KW - Accounting KW - Software KW - IFRS KW - US-GAAP KW - HGB Y1 - 2006 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-19335 ER - TY - THES A1 - Stralla, Markus Roland T1 - Managerial incentives, earnings management and regulatory intervention in the banking sector T1 - Managementanreize, Ertragsmanagement und regulatorische Eingriffe im Bankensektor N2 - Die vorliegende Dissertation umfasst drei Forschungspapiere, welche sich mit folgenden Bankenthemen beschäftigen: Fehl-/Anreize und Risikoübernahme, Ertragssteuerung und die Regulierung von Aufsichtsräten. „Do cooperative banks suffer from moral hazard behaviour? Evidence in the context of efficiency and risk“: Wir verwenden Granger-Kausalitätstechniken, um die intertemporalen Beziehungen zwischen Risiko, Effizienz und Kapital zu bewerten. Wir verwenden zwei verschiedene Maße der Effizienz, die Kosten- und Gewinneffizienz, da diese unterschiedliche Managementfähigkeiten widerspiegeln. Eine ist die Fähigkeit, Kosten zu steuern, und die andere ist die Möglichkeit, Gewinne zu maximieren. Wir stellen fest, dass eine niedrigere Kosten- und Gewinneffizienz das Liquiditätsrisiko erhöht. Wir stellen ebenfalls fest, dass ein Anstieg des Kreditrisiko nachteilig für die Kosten und Gewinneffizienz ist. Am wichtigsten ist jedoch, dass unsere Ergebnisse eine positive Beziehung zwischen dem Kapital- und Kreditrisiko aufweisen, was zeigt, dass Moral Hazard Verhalten keine Anwendung (aufgrund von Haftungsbeschränkung und Einlagensicherung) bei unsere Stichprobe von Genossenschaftsbanken findet. Im Gegenteil, wir finden Hinweise darauf, dass Banken mit niedrigem Kapital ihre Kreditqualität in den Folgeperioden verbessern können. Diese Erkenntnisse können für die Regulierungsbehörden von Bedeutung sein, die bei der Einführung neuer regulatorischer Kapitalbeschränkungen die Geschäftsmodelle der Banken berücksichtigen sollten. „Earnings Management Modelling in the Banking Industry – Evaluating valuable approaches“: Die Rechungslegungsforschung hat den Bereich Earnings Management (EM) für die nichtfinanzielle und finanzielle Industrie gesondert untersucht. Da EM nicht direkt beobachtet werden kann, ist es für jede Forschungsfrage in jedem Umfeld wichtig, einen überprüfbare Proxy-Größe für EM zu finden. Grundsätzlich fehlt jedoch ein tiefes Verständnis dafür, welche Regressoren den Schätzvorgang verbessern können. Diese Studie versucht, diese Lücke zu schließen, und analysiert vorhandene Modellspezifikationen für diskretionäre Risikovorsorgen im Bankensektor, um gemeinsame und spezifische Muster zu identifizieren. Hierfür verwenden wir einen US-Datensatz, bestehend aus den Jahren 2005-2015 und wenden gängige Testverfahren an, um das Ausmaß von Messfehlern, Verzerrungen aufgrund von Extrembeobachtungen und weggelassenen Variablen sowie die Vorhersagekraft der diskretionären Proxy-Größen zu untersuchen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass ein gründliches Verständnis des methodischen Modellierungsprozesses von EM im Bankensektor wichtig ist. Die derzeit etablierten Modelle zur Schätzung des EM sind angemessen, jedoch optimierbar. Insbesondere identifizieren wir die Variablen der notleidenden Vermögenswerte als die wichtigste Gruppe, während Variablen der Risikovorsorge und Nettoausbuchungen einen gewissen Wert erbringen können. Darüber hinaus zeigen unsere Ergebnisse, dass die Nichtlinearität bestimmter Regressoren ein Problem sein kann, das in zukünftigen Untersuchungen angegangen werden sollte, während wir weiterhin einige ausgelassene und möglicherweise korrelierte Variablen identifizieren, die einen Mehrwert generieren könnten. Die Ergebnisse zeigen auch, dass ein dynamischer, endogenität berücksichtigender Ansatz nicht unbedingt mit einer besseren Vorhersagekraft verknüpft ist. „Board Regulation and its Impact on Composition and Effects – Evidence from German Cooperative Bank“: In dieser Studie wird ein System-GMM-Schätzer verwendet, um die Auswirkungen möglicher regulatorischer Eingriffe auf die Besetzung von Aufsichtsratspositionen bei Genossenschaftsbanken zu untersuchen. Hierfür werden zwei verschiedene Untersuchungsdesigns angewandt. Zunächst untersucht der Autor die Änderungen der Aufsichtsratsstruktur vor und nach der Einführung des Gesetzes zur Stärkung der Finanzmarkt- und Versicherungsaufsicht (FinVAG). Zweitens schätzt der Autor den Einfluss von Doktoren und beruflicher Konzentration auf Änderungen des Bankrisikos unter Berücksichtigung der Umsetzung der FinVAG. Die untersuchte Stichprobe umfasst dabei 246 deutsche Genossenschaftsbanken in den Jahren von 2006 bis 2011. Bezüglich des Bankrisikos verwendet der Autor vier verschiedene Maße: das Kredit-, Kapital-, Liquiditätsrisiko und den Z-Score, wobei die ersten drei ebenfalls im FinVAG adressiert werden. Die Ergebnisse zeigen, dass die Umsetzung des FinVAGs zu strukturellen Änderungen in der Zusammensetzung der Aufsichtsräte führt, insbesondere auf Kosten der Landwirte. Darüber hinaus wirkt sich die Umsetzung risikoreduzierend und damit wie beabsichtigt auf alle Risikokennzahlen und Beziehungen zwischen Risikokennzahlen und Aufsichtsratsmerkmalen aus. Um die komplexe Beziehung zwischen Charakteristika der Aufsichtsräte und Risikomessgrößen aufzudecken, verwendet die Studie einen „two-step system-gmm“ Schätzer, um nicht beobachtete Heterogenität zu berücksichtigen, um Endogenitätsprobleme zu reduzieren. Die Ergebnisse können für Stakeholder, Aufsichtsbehörden, Vorgesetzte und Manager besonders relevant sein. N2 - The present dissertation includes three research papers dealing with the following banking topics: (dis-) incentives and risk taking, earnings management and the regulation of supervisory boards. „Do cooperative banks suffer from moral hazard behaviour? Evidence in the context of efficiency and risk“: We use Granger-causality techniques to evaluate the intertemporal relationships among risk, efficiency and capital. We use two different measures of bank efficiency, i.e., cost and profit efficiency, since these measures reflect different managerial abilities. One is the ability to manage costs, and the other is the ability to maximize profits. We find that lower cost and profit efficiency Granger-cause increases in liquidity risk. We also identify that credit risk negatively Granger-causes cost and profit efficiency. Most importantly, our results show a positive relationship between capital and credit risk, thus displaying that moral hazard (due to limited liability and deposit insurance) does not apply to our sample of cooperative banks. On the contrary, we find evidence that banks with low capital are able to improve their loan quality in subsequent periods. These findings may be important to regulators, who should consider banks’ business models when introducing new regulatory capital constraints. „Earnings Management Modelling in the Banking Industry – Evaluating valuable approaches“: Accounting research has separately studied the field of Earnings Management (EM) for non-financial and financial industries. Since EM cannot be observed directly, it is important for every research question in any setting to find a verifiable proxy for EM. However, we still lack a thorough understanding of what regressors can add value to the estimation process of EM in banks. This study tries to close this gap and analyses existing model specifications of discretionary loan loss provisions (LLP) in the banking sector to identify common pattern groups and specific patterns used. Thereupon, we use an US-dataset from 2005-2015 and apply prevalent test procedures to examine the extent of measurement errors, extreme performance and omitted-variable biases and predictive power of the discretionary proxies of each of the models. Our results indicate that a thorough understanding about the methodological modelling process of EM in the banking industry is important. The currently established models to estimate EM are appropriate yet optimizable. In particular, we identify non-performing asset patterns as the most important group, while loan loss allowances and net charge offs can add some value, though do not seem to be indispensable. In addition, our results show that non-linearity of certain regressors can be an issue, which should be addressed in future research, while we identify some omitted and possibly correlated variables that might add value to specifications in identifying non-discretionary LLP. Results also indicate that a dynamic model and endogeneity robust estimation approach is not necessarily linked to better prediction power. „Board Regulation and its Impact on Composition and Effects – Evidence from German Cooperative Bank“: This study employs a system GMM framework to examine the impact of potential regulatory intervention regarding the occupations of supervisory board members in cooperative banks. To achieve insights the study proceeds in two different ways. First, the author investigates the changes in board structure prior and following to the German Act to Strengthen Financial Market and Insurance Supervision (FinVAG). Second, the author estimates the influence of Ph.D. degree holders and occupational concentration on bank-risk changes in consideration of the implementation of FinVAG. Therefore, the sample consists of 246 German cooperative banks from 2006-2011. Regarding bank-risk the author applies four different measures: credit-, equity-, liquidity-risk and the Z-Score, with the former three also being addressed in FinVAG. Results indicate that the implementation of FinVAG results in structural changes in board composition, especially at the expense of farmers. In addition, the implementation affects all risk-measures and relations between risk-measures and supervisory board characteristics in a risk-reducing and therefore intended way. To disentangle the complex relationship between board characteristics and risk measures the study utilizes a two-step system GMM estimator to account for unobserved heterogeneity, and simultaneity in order to reduce endogeneity problems. The findings may be especially relevant for stakeholders, regulators, supervisors and managers. KW - Kreditgenossenschaft KW - Moral Hazard KW - Aufsichtsrat KW - Efficiency KW - Risk KW - Banking KW - Governance KW - Earnings management KW - Regulierung KW - Bank KW - Erfolgsplanung KW - Strategisches Management KW - Controlling KW - Bilanzpolitik KW - Anreize Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-172682 ER - TY - THES A1 - Stockinger, Bastian T1 - Causes and effects of worker mobility between firms: empirical studies for Germany T1 - Ursachen und Wirkungen von Beschäftigtenmobilität zwischen Betrieben: empirische Studien für Deutschland N2 - This dissertation investigates selected causes and effects of worker mobility between firms in three empirical studies for Germany. Chapter 2 investigates the productivity effects of worker inflows to manufacturing establishments, distinguishing inflows by their previous employers’ wage level, as a proxy for productivity. The chapter is motivated by several empirical studies which find that worker inflows from more productive or higher-paying firms increase hiring firms’ productivity. The analyses in chapter 2 are based on a unique linked employer-employee data set. The findings indicate that inflows from higher-paying establishments do not increase hiring establishments’ productivity, but inflows from lower-paying establishments do. Further analyses suggest that this effect is due to a positive selectivity of such inflows from their sending establishments. These findings can be interpreted as evidence of a reallocation process by which the best employees of lower-paying establishments become hired by higher-paying establishments. This process reflects the assortative pattern of worker mobility in Germany documented by Card et al. (2013) for the past decades. The chapter thus contributes to the literature by linking establishment-level productivity analysis to the assortative pattern of inter-firm worker mobility, thereby providing a micro-foundation for the latter. Chapter 3 focuses on a positive selection of workers moving between firms from another, more specific perspective. The analysis focuses on the importance of regional labor market competition for establishments’ apprentice training and poaching of apprenticeship completers. Previous studies have found that firms provide less training if they are located in regions with strong labor market competition. This finding is usually interpreted as evidence of a higher risk of poaching in these regions. Yet, there is no direct evidence that regional competition is positively correlated with poaching. Building on a recently established approach to ex-post identify poaching of apprenticeship completers, this chapter is the first to directly investigate the correlation between regional labor market competition and poaching. Using German administrative data, it is found that competition indeed increases training establishments’ probability of becoming poaching victims. However, poaching victims do not change their apprenticeship training activity in reaction to poaching. Instead, the findings indicate that the lower training activity in competitive regions can be attributed to lower retention rates, as well as a less adverse selection and lower labor and hiring costs of apprenticeship completers hired from rivals. Chapter 4 investigates the effects of local broadband internet availability on establishment-level employment growth. The analysis uses data for Germany in the years 2005-2009, when broadband was introduced in rural regions of Western Germany and in large parts of Eastern Germany. Technical frictions in broadband rollout are exploited to obtain exogenous variation in local broadband availability. The results suggest that broadband expansion had a positive effect on employment growth in the Western German service sector and a negative effect in Western German manufacturing, suggesting that broadband expansion has accelerated the reallocation of workers from manufacturing to services. Furthermore, this pattern of results is driven by pronounced positive effects in knowledge- and computer-intensive industries, suggesting that it is the actual use of broadband in the production process that leads to complementary hiring, respectively a slowdown of employment growth, in the respective sectors. For Eastern Germany, no significant employment growth effects are found. N2 - Diese Dissertation untersucht ausgewählte Aspekte der Mobilität von Beschäftigten zwischen Betrieben. Einleitend (Kapitel 1) wird diese Form der Arbeitsmobilität auf Basis einer knappen Literaturübersicht näher charakterisiert. So wird die Bedeutung von Beschäftigtenmobilität zwischen bestehenden Betrieben als Reallokationsmechanismus am Arbeitsmarkt hervorgehoben, verglichen etwa mit der Reallokation, die durch Gründung und Schließung von Betrieben zustande kommt. Zudem wird aufgezeigt, welche Bedeutung institutionelle Rahmenbedingungen, insbesondere die Regulierung des Arbeitsmarkts, für die Mobilität von Beschäftigten zwischen Betrieben haben. Im Falle Deutschlands, das eine eher strikte Regulierung aufweist, führt der landesspezifische institutionelle Kontext demnach zu einem relativ geringen Maß an Beschäftigtenmobilität sowie teilweise (im Falle freiwilliger Betriebswechsel) zu einer Positivselektion von Betriebswechslern. Schließlich wird hervorgehoben, dass Arbeitsmärkte in hohem Maße lokal sind, wobei sich die Lokalität nicht zwingend und nicht allein auf die geographische Dimension beschränkt. Die Beschäftigtenmobilität zwischen Betrieben ist daher ein stark lokales Phänomen und potentiell konstitutiv für lokale Arbeitsmärkte. Der Hauptteil der Dissertation (Kapitel 2-4) besteht aus drei weitgehend unabhängig voneinander entstanden empirischen Studien. Alle drei Studien nutzen administrative Beschäftigungsdaten für Deutschland sowie mikroökonometrische Methoden. Im zweiten Kapitel, welches in Co-Autorenschaft mit Katja Wolf entstand, werden die betrieblichen Produktivitätswirkungen von Beschäftigtenzugängen je nach Produktivitätsniveau des Herkunftsbetriebs untersucht. Frühere empirische Studien zeigen, dass Zugänge von Beschäftigten aus produktiveren Betrieben die Produktivität der einstellenden Betriebe steigern. Wir untersuchen diesen Zusammenhang für Deutschland anhand eines eigens generierten Linked Employer-Employee Datensatzes. Dabei ordnen wir Herkunfts- und Zielbetriebe von Betriebswechslern anhand ihres Medianlohns. Unsere Ergebnisse zeigen, dass Beschäftigtenzugänge aus höher entlohnenden Betrieben keine Wirkung auf die Produktivität der Zielbetriebe haben. Zugänge aus geringer entlohnenden Betrieben hingegen haben unseren Ergebnissen zufolge einen positiven Produktivitätseffekt. Weitere Analysen ergeben, dass dieser Effekt in einer Positivauswahl dieser Beschäftigten aus ihren Herkunftsbetrieben begründet liegt. Ein Teil der produktivsten Beschäftigten von Betrieben mit niedrigerem Lohnniveau wechselt also zu Betrieben mit höherem Lohnniveau. Dieser Prozess spiegelt ein bereits bekanntes Muster der Beschäftigtenmobilität in Deutschland wider, wonach sich hochbezahlte Beschäftigte zunehmend in hoch entlohnende Betriebe sortieren. Unsere Ergebnisse können daher als Mikro-Fundierung für dieses gesamtwirtschaftliche Muster dienen. Im dritten Kapitel, basierend auf einer Studie in Kooperation mit Thomas Zwick, wird der Zusammenhang regionalen Arbeitsmarktwettbewerbs mit dem Ausbildungsverhalten und dem Abwerben von Ausbildungsabsolventen von Betrieben untersucht. Frühere Studien haben gezeigt, dass Betriebe in Regionen mit starkem Arbeitsmarktwettbewerb weniger ausbilden. Dies wird üblicherweise als Beleg dafür interpretiert, dass in diesen Regionen ein erhöhtes Risiko bestehe, Ausbildungsabsolventen abgeworben zu bekommen. Allerdings gibt es keine direkten empirischen Belege für diesen Zusammenhang. Auf Basis eines neuartigen Ansatzes, das Abwerben von Ausbildungsabsolventen ex post zu identifizieren, unter-sucht diese Studie erstmals direkt den Zusammenhang zwischen regionalem Arbeitsmarktwettbewerb und Abwerbungen. Hierfür nutzen wir administrative Daten für Deutschland. Unsere Ergebnisse zeigen, dass regionaler Wettbewerb tat-sächlich mit einer höheren Wahrscheinlichkeit zusammenhängt, dass Ausbildungs-betriebe Opfer von Abwerbungen werden. Allerdings ändern die betroffenen Betriebe nicht ihr Ausbildungsverhalten als Reaktion auf Abwerbungen. Stattdessen zeigen unsere Ergebnisse, dass die niedrigere Ausbildungsaktivität in Regionen mit starkem Arbeitsmarktwettbewerb eher mit einer generell geringeren Übernahmewahrscheinlichkeit von Ausbildungsabsolventen zusammenhängt. Zudem sind in solchen Regionen die Betriebswechsler unter den Ausbildungsabsolventen relativ positiv selektiert; gleichzeitig verursachen sie relativ geringe Kosten für die einstellenden Betriebe. Das vierte Kapitel untersucht die Wirkungen der lokalen Verfügbarkeit von Breit-band-Internet auf das Beschäftigungswachstum in Betrieben. Es werden Daten aus Deutschland für den Zeitraum 2005-2009 genutzt, als Breitband-Internet in den ländlichen Regionen Westdeutschlands und weiten Teilen Ostdeutschlands eingeführt wurde. Es werden verschiedene technische Hürden des Breitbandausbaus genutzt, um exogene Varianz in der lokalen Verfügbarkeit von Breitband-Internet zu erhalten und so den Effekt von Breitband-Internet auf betriebliches Beschäftigungswachstum von den Effekten unbeobachteter Einflussgrößen und einer möglichen inversen Kausalbeziehung zu isolieren. Die Ergebnisse legen nahe, dass der Breitband-Ausbau einen positiven Effekt auf das Beschäftigungswachstum in westdeutschen Dienstleistungsbetrieben hatte, im westdeutschen Industriesektor hingegen einen negativen Effekt. Dieses Ergebnismuster geht einher mit deutlichen positiven Effekten in wissens- und computerintensiven Branchen. Dies legt nahe, dass die genannten Effekte auf die tatsächliche Nutzung von Breit-band-Internet im Produktionsprozess zurückgehen und dass Betriebe in den jeweiligen Sektoren komplementär zu Breitband Beschäftigung aufbauen, beziehungs-weise den Beschäftigungsaufbau verlangsamen. Für Ostdeutschland werden keine signifikanten Effekte auf betriebliches Beschäftigungswachstum gefunden. Abschließend (Kapitel 5) werden die empirischen Ergebnisse der Kapitel 2-4 vor dem Hintergrund der Erkenntnisse aus Kapitel 1 reflektiert. Dabei bleibt zunächst festzuhalten, dass alle drei empirischen Kapitel Beschäftigtenmobilität auf Betriebsebene analysieren und damit die quantitativ bedeutsamste Form der Reallokation auf dem Arbeitsmarkt, die zudem weitreichende ökonomische Funktionen hat (beispielsweise Wissenstransfer). Zweitens bestätigen die drei empirischen Kapitel den Befund, dass Beschäftigtenmobilität in Deutschland unter anderem einer Positivselektion von Beschäftigten zuzurechnen ist, die insbesondere in den Kapiteln 2 und 3 aus verschiedenen Perspektiven näher untersucht wird. Drittens und letztens tragen alle drei empirischen Studien der eingangs betonten Lokalität von Arbeitsmärkten auf verschiedene Weise Rechnung. KW - Arbeitsmarkt KW - Beschäftigung KW - Betrieb KW - Beschäftigtenmobilität KW - worker mobility Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-153894 ER - TY - THES A1 - Stein, Nikolai Werner T1 - Advanced Analytics in Operations Management and Information Systems: Methods and Applications T1 - Advanced Analytics im Operations Management und Information Systems: Methoden und Anwendungen N2 - Die digitale Transformation der Gesellschaft birgt enorme Potenziale für Unternehmen aus allen Sektoren. Diese verfügen aufgrund neuer Datenquellen, wachsender Rechenleistung und verbesserter Konnektivität über rasant steigende Datenmengen. Um im digitalen Wandel zu bestehen und Wettbewerbsvorteile in Bezug auf Effizienz und Effektivität heben zu können müssen Unternehmen die verfügbaren Daten nutzen und datengetriebene Entscheidungsprozesse etablieren. Dennoch verwendet die Mehrheit der Firmen lediglich Tools aus dem Bereich „descriptive analytics“ und nur ein kleiner Teil der Unternehmen macht bereits heute von den Möglichkeiten der „predictive analytics“ und „prescriptive analytics“ Gebrauch. Ziel dieser Dissertation, die aus vier inhaltlich abgeschlossenen Teilen besteht, ist es, Einsatzmöglichkeiten von „prescriptive analytics“ zu identifizieren. Da prädiktive Modelle eine wesentliche Voraussetzung für „prescriptive analytics“ sind, thematisieren die ersten beiden Teile dieser Arbeit Verfahren aus dem Bereich „predictive analytics.“ Ausgehend von Verfahren des maschinellen Lernens wird zunächst die Entwicklung eines prädiktiven Modells am Beispiel der Kapazitäts- und Personalplanung bei einem IT-Beratungsunternehmen veranschaulicht. Im Anschluss wird eine Toolbox für Data Science Anwendungen entwickelt. Diese stellt Entscheidungsträgern Richtlinien und bewährte Verfahren für die Modellierung, das Feature Engineering und die Modellinterpretation zur Verfügung. Der Einsatz der Toolbox wird am Beispiel von Daten eines großen deutschen Industrieunternehmens veranschaulicht. Verbesserten Prognosen, die von leistungsfähigen Vorhersagemodellen bereitgestellt werden, erlauben es Entscheidungsträgern in einigen Situationen bessere Entscheidungen zu treffen und auf diese Weise einen Mehrwert zu generieren. In vielen komplexen Entscheidungssituationen ist die Ableitungen von besseren Politiken aus zur Verfügung stehenden Prognosen jedoch oft nicht trivial und erfordert die Entwicklung neuer Planungsalgorithmen. Aus diesem Grund fokussieren sich die letzten beiden Teile dieser Arbeit auf Verfahren aus dem Bereich „prescriptive analytics“. Hierzu wird zunächst analysiert, wie die Vorhersagen prädiktiver Modelle in präskriptive Politiken zur Lösung eines „Optimal Searcher Path Problem“ übersetzt werden können. Trotz beeindruckender Fortschritte in der Forschung im Bereich künstlicher Intelligenz sind die Vorhersagen prädiktiver Modelle auch heute noch mit einer gewissen Unsicherheit behaftet. Der letzte Teil dieser Arbeit schlägt einen präskriptiven Ansatz vor, der diese Unsicherheit berücksichtigt. Insbesondere wird ein datengetriebenes Verfahren für die Einsatzplanung im Außendienst entwickelt. Dieser Ansatz integriert Vorhersagen bezüglich der Erfolgswahrscheinlichkeiten und die Modellqualität des entsprechenden Vorhersagemodells in ein „Team Orienteering Problem.“ N2 - The digital transformation of business and society presents enormous potentials for companies across all sectors. Fueled by massive advances in data generation, computing power, and connectivity, modern organizations have access to gigantic amounts of data. Companies seek to establish data-driven decision cultures to leverage competitive advantages in terms of efficiency and effectiveness. While most companies focus on descriptive tools such as reporting, dashboards, and advanced visualization, only a small fraction already leverages advanced analytics (i.e., predictive and prescriptive analytics) to foster data-driven decision-making today. Therefore, this thesis set out to investigate potential opportunities to leverage prescriptive analytics in four different independent parts. As predictive models are an essential prerequisite for prescriptive analytics, the first two parts of this work focus on predictive analytics. Building on state-of-the-art machine learning techniques, we showcase the development of a predictive model in the context of capacity planning and staffing at an IT consulting company. Subsequently, we focus on predictive analytics applications in the manufacturing sector. More specifically, we present a data science toolbox providing guidelines and best practices for modeling, feature engineering, and model interpretation to manufacturing decision-makers. We showcase the application of this toolbox on a large data-set from a German manufacturing company. Merely using the improved forecasts provided by powerful predictive models enables decision-makers to generate additional business value in some situations. However, many complex tasks require elaborate operational planning procedures. Here, transforming additional information into valuable actions requires new planning algorithms. Therefore, the latter two parts of this thesis focus on prescriptive analytics. To this end, we analyze how prescriptive analytics can be utilized to determine policies for an optimal searcher path problem based on predictive models. While rapid advances in artificial intelligence research boost the predictive power of machine learning models, a model uncertainty remains in most settings. The last part of this work proposes a prescriptive approach that accounts for the fact that predictions are imperfect and that the arising uncertainty needs to be considered. More specifically, it presents a data-driven approach to sales-force scheduling. Based on a large data set, a model to predictive the benefit of additional sales effort is trained. Subsequently, the predictions, as well as the prediction quality, are embedded into the underlying team orienteering problem to determine optimized schedules. KW - Operations Management KW - Managementinformationssystem KW - Entscheidungsunterstützung KW - Maschinelles Lernen KW - Big Data KW - Advanced Analytics KW - Prescriptive Analytics KW - Predictive Analytics KW - Entscheidungsunterstützungssystem KW - Wirtschaftsinformatik KW - Tourenplanung Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-192668 ER - TY - THES A1 - Spranger, Hans Christoph T1 - Die Bewertung von Patenten T1 - Valuation of Patents N2 - Die Arbeit verfolgt zwei Ziele. Einerseits sollen bereits bestehende Bewertungskonzepte für betriebliche Patente im Hinblick auf ihre Eignung für unternehmensinterne und -externe Willensbildungs- und Willensdurchsetzungsprozesse beurteilt werden. Andererseits sollten diese Ansätze verfeinert und erweitert werden mitunter zur Operationalisierung für praktische Anwendungen. Für die Analyse der bestehenden Patentbewertungsmethoden wird zwischen den Ansätzen auf Basis gesetzlich geregelter Bewertungsanlässe und den in der internen Unternehmensrechnungslegung verwendeten Ansätzen differenziert. Um die Grenzen der traditionellen einkommensorientierten Bewertungsmodelle überwinden zu können, werden in der vorliegenden Untersuchung mit dem Realoptionsansatz und der SGPP-Methode zwei alternative Ansatzpunkte bzw. verfeinerte Methoden für die monetäre Patentbewertung zur Diskussion gestellt. N2 - The dissertation analyses patent valuation methods with a special focus on the income approach. Two alternative valuation methods are presented with a real options approach and the SGPP-Method. KW - Unternehmen KW - Patent KW - Bewertung KW - Patente KW - Bewertung KW - Patent KW - Valuation Y1 - 2006 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-19029 ER - TY - THES A1 - Siller, Benjamin T1 - Influence of Lead Time and Emission Policies on the Design of Supply Chains – Insights from Supply Chain Design Models T1 - Einfluss von Lieferzeiten und Emissionspolitiken auf das Design von Supply Chains – Erkenntnisse aus Supply Chain Design Modellen N2 - Companies are expected to act as international players and to use their capabilities to provide customized products and services quickly and efficiently. Today, consumers expect their requirements to be met within a short time and at a favorable price. Order-to-delivery lead time has steadily gained in importance for consumers. Furthermore, governments can use various emissions policies to force companies and customers to reduce their greenhouse gas emissions. This thesis investigates the influence of order-to-delivery lead time and different emission policies on the design of a supply chain. Within this work different supply chain design models are developed to examine these different influences. The first model incorporates lead times and total costs, and various emission policies are implemented to illustrate the trade-off between the different measures. The second model reflects the influence of order-to-delivery lead time sensitive consumers, and different emission policies are implemented to study their impacts. The analysis shows that the share of order-to-delivery lead time sensitive consumers has a significant impact on the design of a supply chain. Demand uncertainty and uncertainty in the design of different emission policies are investigated by developing an appropriate robust mathematical optimization model. Results show that especially uncertainties on the design of an emission policy can significantly impact the total cost of a supply chain. The effects of differently designed emission policies in various countries are investigated in the fourth model. The analyses highlight that both lead times and emission policies can strongly influence companies' offshoring and nearshoring strategies. N2 - Von Unternehmen wird erwartet, dass sie international agieren und ihre Fähigkeiten nutzen, um schnell und effizient maßgeschneiderte Produkte und Dienstleistungen anzubieten. Verbraucher erwarten, dass ihre Anforderungen in kurzer Zeit und zu einem günstigen Preis erfüllt werden. Die Zeit von der Bestellung bis zur Lieferung hat für Verbraucher immer mehr an Bedeutung gewonnen. Darüber hinaus können Regierungen mit verschiedenen Emissionsrichtlinien Unternehmen und Kunden dazu zwingen, ihre Treibhausgasemissionen zu reduzieren. Diese Arbeit untersucht den Einfluss von Lieferzeiten und verschiedener Emissionsrichtlinien auf das Design einer Supply Chain. In dieser Arbeit werden verschiedene Supply-Chain-Design-Modelle entwickelt, um diese unterschiedlichen Einflüsse zu untersuchen. Das erste Modell berücksichtigt Vorlaufzeiten und Gesamtkosten, und verschiedene Emissionsrichtlinien werden implementiert, um den Kompromiss zwischen den verschiedenen Einflussgrößen zu veranschaulichen. Das zweite Modell spiegelt den Einfluss von Lieferzeit sensitiven Verbrauchern wider und es werden verschiedene Emissionsrichtlinien implementiert, um ihre Auswirkungen zu untersuchen. Die Analyse zeigt, dass der Anteil der Lieferzeit sensiblen Verbraucher einen erheblichen Einfluss auf die Gestaltung einer Lieferkette hat. Nachfrageunsicherheit und Unsicherheit bei der Gestaltung verschiedener Emissionspolitiken werden untersucht, indem ein geeignetes robustes mathematisches Optimierungsmodell entwickelt wird. Die Ergebnisse zeigen, dass insbesondere Unsicherheiten bei der Gestaltung einer Emissionsrichtlinie die Gesamtkosten einer Lieferkette erheblich beeinflussen können. Im vierten Modell werden die Auswirkungen unterschiedlich gestalteter Emissionspolitiken in verschiedenen Ländern untersucht. Die Analysen zeigen, dass sowohl Lieferzeiten als auch Emissionsrichtlinien die Offshoring- und Nearshoring-Strategien von Unternehmen stark beeinflussen können. KW - Supply Chain Management KW - Lineare Optimierung KW - Lieferzeit KW - Umweltpolitik / Kompensation KW - Supply Chain Design KW - Lead Time KW - Emission Policy KW - Mathematical Optimization Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-296713 ER - TY - THES A1 - Siedler, Udo T1 - Beratungs- und Dienstleistungsgeschäft mittels eines elektronischen Marktes - Konzeption und Realisierung eines virtuellen Adaptionsmarktplatzes für Beratungsunternehmen im SAP R/3-Markt T1 - Consultation and service business by means of an electronic market N2 - In dieser Arbeit soll aufgezeigt werden, wie das Beratungs- und Dienstleistungsgeschäft mit Hilfe eines elektronischen Marktes effektiver und effizienter gestaltet werden kann. Hierbei geht es nicht darum, neue Electronic Commerce-Ansätze zu verfolgen, sondern die Projektierung der Einführung von Softwarebibliotheken über einen Adaptionsmarktplatz zu realisieren. D. h. die bei der Implementierung Beteiligten werden durch Informations- und Kommunikationstechnologie zusammengeführt und bei ihrer Arbeit unterstützt. Die Weiterführung geht hin zu einem Dienstleistungsmarktplatz, der ein erweitertes Angebot an Diensten und Services beinhaltet, die mit IuK-Technologie realisiert werden und über die Unterstützung bei der Einführung von Standardanwendungssoftware hinaus gehen. Innerhalb des Beratungsmarktes im SAP R/3-Umfeld wird der Fokus auf die Anbieter gesetzt. Folgende Anforderungen an die Projektarbeit der Beratungsunternehmen sollen durch einen Adaptionsmarktplatz basierend auf IuK-Technologie unterstützt werden: - transparente Vorgehensweise durch jederzeit zugängliche Dokumentationen und Statusberichte im Projektteam, - teamorientiertes Arbeiten (Gruppenarbeit) wird durch Informations- und Kommunikationstechnologie, z. B. durch Ressourcen- und Information-Sharing, unterstützt, - Methodenkompetenz wird durch strukturierte, transparente Vorgehensweise mit Hilfe von Referenzmodellen und Tooleinsatz erzeugt, - Themen-, Fach-, Produkt- und Branchenkompetenz wird durch Templates und entsprechendes Wissensmanagement gesichert, - Standardisierung ermöglicht die Interoperabilität heterogener IuK-Infrastrukturen, - eine schnelle und kostengünstige Abwicklung mit hoher Qualität der Beratung wird durch das Nutzenpotential der Informations- und Kommunikationstechnologie gewährleistet. N2 - In dieser Arbeit soll aufgezeigt werden, wie das Beratungs- und Dienstleistungsgeschäft mit Hilfe eines elektronischen Marktes effektiver und effizienter gestaltet werden kann. Hierbei geht es nicht darum, neue Electronic Commerce-Ansätze zu verfolgen, sondern die Projektierung der Einführung von Softwarebibliotheken über einen Adaptionsmarktplatz zu realisieren. D. h. die bei der Implementierung Beteiligten werden durch Informations- und Kommunikationstechnologie zusammengeführt und bei ihrer Arbeit unterstützt. Die Weiterführung geht hin zu einem Dienstleistungsmarktplatz, der ein erweitertes Angebot an Diensten und Services beinhaltet, die mit IuK-Technologie realisiert werden und über die Unterstützung bei der Einführung von Standardanwendungssoftware hinaus gehen. Innerhalb des Beratungsmarktes im SAP R/3-Umfeld wird der Fokus auf die Anbieter gesetzt. Folgende Anforderungen an die Projektarbeit der Beratungsunternehmen sollen durch einen Adaptionsmarktplatz basierend auf IuK-Technologie unterstützt werden: - transparente Vorgehensweise durch jederzeit zugängliche Dokumentationen und Statusberichte im Projektteam, - teamorientiertes Arbeiten (Gruppenarbeit) wird durch Informations- und Kommunikationstechnologie, z. B. durch Ressourcen- und Information-Sharing, unterstützt, - Methodenkompetenz wird durch strukturierte, transparente Vorgehensweise mit Hilfe von Referenzmodellen und Tooleinsatz erzeugt, - Themen-, Fach-, Produkt- und Branchenkompetenz wird durch Templates und entsprechendes Wissensmanagement gesichert, - Standardisierung ermöglicht die Interoperabilität heterogener IuK-Infrastrukturen, - eine schnelle und kostengünstige Abwicklung mit hoher Qualität der Beratung wird durch das Nutzenpotential der Informations- und Kommunikationstechnologie gewährleistet. KW - Beratungsbetrieb KW - Electronic commerce KW - Beratungsgeschäft KW - Adaptionsmarktplatz KW - Standardanwendungssoftware KW - Softwarebibliothek KW - consultation business KW - adaptation market place Y1 - 2000 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-6468 ER -