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Die Anforderungen an gute Unternehmensführung (Corporate Governance) nehmen in der Praxis stetig zu. Dies ist zum einen auf eine stark ansteigende Regulierungsdichte zurückzuführen. Beispiele wie die 2018 in Kraft tretende EU-Datenschutzgrundverordnung, das neue CSR-Richtlinie-Umsetzungsgesetz oder das seit 2016 anzuwendende Gesetz zur gleichberechtigen Teilhabe von Frauen in Führungspositionen zeigen, dass internationale und nationale Gesetzgeber das Thema Corporate Governance als außerordentlich wichtig erachten.
Das Sekretärinnenproblem oder Dowry-Problem ist ein prominenter Vertreter der Optimal-Stopping Probleme. Hierzu existieren Algorithmen, die unter voller Information für eine bekannte Verteilung der betrachteten Zufallszahlen, ertragsmaximale Lösungen versprechen. Dieser Aufsatz beschäftigt sich mit der Anpassung der Verfahren auf Minimierungsprobleme. Nach der Herleitung der Lösung, wird diese exemplarisch auf vier Verteilungen übertragen. Danach werden die resultierenden Algorithmen numerisch und analytisch betrachtet, um Rückschlüsse über wesentliche Eigenschaften ziehen zu können.
Dieser Leitfaden soll Ihnen helfen:
• Nachhaltige Alternativen in Betracht zu ziehen
• Den Ressourcenverbrauch zu reduzieren
• Verträge so zu strukturieren, dass sie die Ziele der nachhaltigen Entwicklung fördern
• Potentielle Budgeteinsparungen zu identifizieren
• Ihr Publikum über das Thema Nachhaltigkeit zu informieren
Die vorliegende Untersuchung beschäftigt sich mit der Umsetzung und Implementierung von Compliance-Management in deutschen Unternehmen. Dazu wurden 142 Unternehmen anhand einer elektronischen Umfrage befragt. Der Fragebogen enthält 32 Fragen, diese sind in die drei Abschnitte „allgemeine Unternehmensfragen“, „Fragen zum Compliance Management“ und „demographische Daten“ unterteilt. Die Umfrage fokussiert sich hierbei besonders auf Fragestellungen hinsichtlich der organisatorischen Eingliederung, Funktionsweise, Aufgaben und Instrumente sowie der Bewertung des Compliance-Managements innerhalb der Unternehmen.