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Sales forecasts are an essential determinant of operational planning in entrepreneurial organizations. However, in China, as in other emerging markets, monthly sales forecasts are particularly challenging for multinational automotive enterprises and suppliers. A chief reason for this is that conventional approaches to sales forecasting often fail to capture the underlying market dynamics. To that end, this dissertation investigates the application of Artificial Neural Networks with an implemented backpropagation algorithm as a more “unconventional” sales forecasting method. A key element of statistical modelling is the selection of superior leading indicators. These indicators were collected as part of the researcher’s expert interviews with multinational enterprises and state associations in China. The economic plausibility of all specified indicators is critically explored in qualitative-quantitative pre-selection procedures. The overall objective of the present study was to improve the accuracy of monthly sales forecasts in the Chinese automotive market. This objective was achieved by showing that the forecasting error could be lowered to a new benchmark of less than 10% in an out-of-sample forecasting application.
With the late twentieth-century reform of the labour market in China, jobs ceased to be guaranteed by the government, and higher education became more and more a requirement for even low-level positions. A surplus of academics and a lack of skilled workers are consequences of these developments - yet vocational education, a clear solution to this problem, has had a persistently negative reputation as a second-class education, suitable only for weak students whose results are too low for an academic middle school.
Against this background, Entering Society analyses the social environments, personalities, values and perceptions of vocational education students over three years in Shanghai. The results show how adolescents stigmatized by society view themselves, their education, their identities and their futures.
"China im Wandel" ist das Schlagwort, wenn es um das "Reich der Mitte" geht. Primär war damit das rapide wirtschaftliche Wachstum über die letzten Jahrzehnte gemeint, aber auch zunehmend die Veränderungen in politischen und sozialen Bereichen. Der ökonomische Transformationsprozess hat auch einen anhaltenden institutionellen Wandel in Wirtschaft und Gesellschaft hervorgerufen. Für diese wirtschaftliche Transformation werden in China vor allem mehr qualifizierte Fachkräfte benötigt, nach denen die ausländischen wie inländischen Unternehmen auf dem chinesischen Arbeitsmarkt oft vergeblich suchen. Rekrutierung und Mitarbeiterbindung sowie die steigenden Lohnkosten stellen seit Jahren die größten Herausforderungen auf dem chinesischen Arbeitsmarkt dar. Das Mismatch-Problem ist augenscheinlich. Um die Gründe für diese Verzerrungen zu eruieren, setzt die vorliegende Studie dort an, wo Bildungsmarkt und Arbeitsmarkt aufeinandertreffen, und zwar dem Human Resource Management (HRM) von Unternehmen in China. Ziel dieser Studie ist es, einen Beitrag zur Diskussion über das Voranschreiten meritokratischer Verteilungsprozesse im Übergang von einer Plan- zur Marktwirtschaft in China zu leisten. Die Neue Institutionenökonomik (NIÖ) liefert mit der Signal- und Screeningtheorie (SST) Erklärungsansätze für solche personalökonomischen Probleme zwischen AG und AN. Mit Hilfe dieses auf China angewandten Ansatzes konnten die relevanten "Signale" beider Parteien im Rekrutierungsprozess sowie die Problemfelder Chinas Hotellerie identifiziert und analysiert werden. Somit richtet sich diese Studie nicht nur an Sinologen, sondern ebenso an Wirtschaftswissenschaftler und Praktiker mit Chinabezug.