Refine
Year of publication
Institute
- Fachbereich Wirtschaftswissenschaften (1167) (remove)
Language
- German (936)
- English (224)
- Portuguese (6)
- Spanish (1)
Document Type
- Article (704)
- Book (222)
- Part of a Book (75)
- Conference Proceeding (75)
- Other (48)
- Review (13)
- Working Paper (9)
- Contribution to a Periodical (5)
- Doctoral Thesis (5)
- Lecture (5)
Keywords
- Führung (8)
- Leadership (8)
- Telekommunikationsmarkt (6)
- Datenschutz (5)
- Motivation (5)
- Betriebswirtschaftslehre (4)
- Finanzierung (4)
- Liquiditätspolitik (4)
- Datenschutzgrundverordnung (3)
- Self-Leadership (3)
Eigenkapitalkosten sind eine wesentliche Determinante bei der Wertbestimmung von Unternehmen und Unternehmensteilen. Die Eigenkapitalkosten werden regelmäßig mittels des CAPM bestimmt. Für sog. konzerninterne Routinefunktionen mit geringem Risiko stellt diese Bestimmung mittels CAPM ein Problem dar, da börsennotierte Peergroups für eine zuverlässige Bestimmung des Beta-Faktors meist nicht identifizierbar sind. Damit ergeben sich bei Bewertungen von Routineunternehmen Unsicherheiten und Konfliktpotenzial in steuerlichen Betriebsprüfungen. Dieser Beitrag gibt einen Überblick der in der Praxis genutzten Ansätze und stellt eine theoretische Fundierung zur Bestimmung der Eigenkapitalkosten von konzerninternen Routinefunktionen vor. Dabei wird verdeutlicht, dass Eigenkapitalkosten von konzerninternen Routinefunktionen nicht denen des Gesamtkonzerns entsprechen und Praktikeransätze eine grundsätzliche Berechtigung besitzen.
Inhaltsverzeichnis
1. Whistleblowing – Chancen & Risiken von Hinweisgebersystemen aus Arbeitnehmer- und Arbeitgebersicht
– Michelle Abraham 3-70
2. Die Bedeutung und rechtliche Bewertung von Vesting-Klauseln bei der Venture-Capital Finanzierung einer Start-Up GmbH
– Natalia Ahmadian 71-137
3. Bewertung der Möglichkeit zur Einführung von Tarifverträgen im deutschen Berufsfußball
– Thomas Büttgenbach 138-190
4. Pflichten und Haftungsrisiken des GmbH-Geschäftsführers bei Compliance-Verstößen
– Naja Keller 191-234
5. Aktienrückkäufe auf dem deutschen Markt nach der Finanzkrise 2008/2009
– Marc Paumer 235-287
6. Will Germany reach its 2030 climate goals in the transportation sector? – An investigation focusing on the new German Emission Trading System
– Axel Plum 288-369
Häufig bremsen geringe IT-Ressourcen, fehlende Softwareschnittstellen oder eine veraltete und komplex gewachsene Systemlandschaft die Automatisierung von Geschäftsprozessen. Robotic Process Automation (RPA) ist eine vielversprechende Methode, um Geschäftsprozesse oberflächenbasiert und ohne größere Systemeingriffe zu automatisieren und Medienbrüche abzubauen. Die Auswahl der passenden Prozesse ist dabei für den Erfolg von RPA-Projekten entscheidend. Der vorliegende Beitrag liefert dafür Selektionskriterien, die aus einer qualitativen Inhaltanalyse von elf Interviews mit RPA-Experten aus dem Versicherungsumfeld resultieren. Das Ergebnis umfasst eine gewichtetet Liste von sieben Dimensionen und 51 Prozesskriterien, welche die Automatisierung mit Softwarerobotern begünstigen bzw. deren Nichterfüllung eine Umsetzung erschweren oder sogar verhindern. Die drei wichtigsten Kriterien zur Auswahl von Geschäftsprozessen für die Automatisierung mittels RPA umfassen die Entlastung der an dem Prozess mitwirkenden Mitarbeiter (Arbeitnehmerüberlastung), die Ausführbarkeit des Prozesses mittels Regeln (Regelbasierte Prozessteuerung) sowie ein positiver Kosten-Nutzen-Vergleich. Praktiker können diese Kriterien verwenden, um eine systematische Auswahl von RPA-relevanten Prozessen vorzunehmen. Aus wissenschaftlicher Perspektive stellen die Ergebnisse eine Grundlage zur Erklärung des Erfolgs und Misserfolgs von RPA-Projekten dar.
Bitcoin is a cryptocurrency and is considered a high-risk asset class whose price changes are difficult to predict. Current research focusses on daily price movements with a limited number of predictors. The paper at hand aims at identifying measurable indicators for Bitcoin price movements and the development of a suitable forecasting model for hourly changes. The paper provides three research contributions. First, a set of significant indicators for predicting the Bitcoin price is identified. Second, the results of a trained Long Short-term Memory (LSTM) neural network that predicts price changes on an hourly basis is presented and compared with other algorithms. Third, the results foster discussions of the applicability of neural nets for stock price predictions. In total, 47 input features for a period of over 10 months could be retrieved to train a neural net that predicts the Bitcoin price movements with an error rate of 3.52 %.
Domain experts regularly teach novice students how to perform a task. This often requires them to adjust their behavior to the less knowledgeable audience and, hence, to behave in a more didactic manner. Eye movement modeling examples (EMMEs) are a contemporary educational tool for displaying experts’ (natural or didactic) problem-solving behavior as well as their eye movements to learners. While research on expert-novice communication mainly focused on experts’ changes in explicit, verbal communication behavior, it is as yet unclear whether and how exactly experts adjust their nonverbal behavior. This study first investigated whether and how experts change their eye movements and mouse clicks (that are displayed in EMMEs) when they perform a task naturally versus teach a task didactically. Programming experts and novices initially debugged short computer codes in a natural manner. We first characterized experts’ natural problem-solving behavior by contrasting it with that of novices. Then, we explored the changes in experts’ behavior when being subsequently instructed to model their task solution didactically. Experts became more similar to novices on measures associated with experts’ automatized processes (i.e., shorter fixation durations, fewer transitions between code and output per click on the run button when behaving didactically). This adaptation might make it easier for novices to follow or imitate the expert behavior. In contrast, experts became less similar to novices for measures associated with more strategic behavior (i.e., code reading linearity, clicks on run button) when behaving didactically.