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The effect of personality and gender on individuals' propensity for corruption and corrupt behavior
(2020)
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.
Gängige Praxis bei der Unternehmensbewertung sind die Discounted-Cashflow-
Verfahren, welche im Wesentlichen auf dem Capital Asset Pricing Modell
(CAPM) basieren. Als problematisch gilt hier, dass die Bewertungsmethoden auf
der Theorie vollkommene Kapitalmärkte unterstellen. Die Betrachtung der
ökonomischen Risiken kommt nur teilweise zu Tragen. Eine Adjustierung der
Risiken, die den Wert des Unternehmens beeinflussen, wird in der Praxis nur
pauschal realisiert.
Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, dem Leser das in Theorie und Praxis bekannte
CAPM sowie das Modell der Sicherheitsäquivalente zu erläutern. Anschließend
sollen mittels einer szenarienbasierten Unternehmenswertrechnung auf Basis des
CAPM und einer Rechnung in Anlehnung an die Theorie der
Sicherheitsäquivalente die Divergenzen zwischen den beiden theoretischen
Modellen aufgezeigt werden. Abschließend soll ein Anwendungsrahmen beider
Verfahren dargelegt werden.
Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass sich keine Aussage darüber treffen
lässt, welche Methode im Allgemeinen „besser“ ist als die andere, jedoch darüber,
in welchem Anwendungsrahmen die jeweilige Methode zur Bewertung einer
Unternehmung als geeignet erscheint.
Die vorliegende Arbeit verfolgt das Ziel, ein Akzeptanzmodell zu entwickeln, welches auf die Technologie Dashboards und die Zielgruppe der Controller zugeschnitten ist. Dies wird mithilfe einer tiefgreifenden Literaturrecherche ermöglicht, welche vermeintlich signifikante Einflussfaktoren identifizieren soll. Darauf aufbauend werden Hypothesen postuliert, die im nächsten Schritt mittels einer Befragung empirisch getestet werden. Die Ergebnisse werden mithilfe der Strukturgleichungsmodellierung statistisch geprüft, um Relationen zwischen den Konstrukten aufzuzeigen.
Relevance and Adoption of AI technologies in German SMEs – Results from Survey-Based Research
(2021)
Potentials of Digital Business Models – Empirical investigation of data driven impacts in industry
(2018)
Potential Benefits of Enterprise Architecture Management in the Digital Transformation Process
(2020)
Organizational Aspects of Cyber Security in Family Firms – an Empirical Study of German Companies
(2021)
One Single Click is enough – an Empirical Study on Human Threats in Family Firm Cyber Security
(2021)
On the road again: Wie kann die Arbeitsgestaltung zur Arbeitsfreude bei mobiler Arbeit beitragen?
(2020)
Lösungsansätze
(2021)
Der nachfolgende Leitfaden soll ProjektmanagerInnen, BeraterInnen und Führungskräften aufzeigen, was Nachhaltigkeit im Projektmanagement bedeutet und was beachtet werden sollte, um Nachhaltigkeit im Projektmanagement zu gewährleisten. Um ein Grundverständnis zum Thema Nachhaltigkeit zu schaffen, wird in der Einleitung des Leitfadens kurz auf die wichtigsten Punkte und Begriffe des Themas eingegangen. Zudem wird eine Definition von Nachhaltigkeit im Pro-
jektmanagement gegeben. Es folgen die drei Bereiche: Nachhaltigkeit im Unternehmen, im Projektmanagementprozess und im Projekt selbst. Jeder Bereich wird zunächst in einem Überblick kurz erklärt. Anschließend werden Ziele beschrieben, die optimalerweise erreicht werden sollten. Am Ende jedes Abschnitts werden Maßnahmen aufgezählt, wie die Ziele erreicht werden können. Am Ende des Leitfadens befinden sich zudem Anhänge, die zur Orientierung und zur weiteren Information dienen sollen.
Die Zielsetzung dieser Arbeit ist die Erforschung des Einflusses von Künstlicher Intelligenz und Big Data auf die „Customer Journey“ und „Customer Experience“ von Video-on-Demand Anbietern.
Es werden bereits bestehende Anwendungsbeispiele und zukünftige Entwicklungen von Künstlicher Intelligenz bei Video-on-Demand Anbietern betrachtet. Durch die Auswertung unterschiedlicher Fachzeitschriften, technischen Dokumente und wissenschaftlichen Studien konnten verschiedene Aussagen zum Thema getroffen werden.
Im Endergebnis ist zu sagen, dass gerade Künstliche Intelligenz bereits großen Einfluss auf die „Customer Journey“ hat. Sie kann dabei einer der Faktoren sein, die nachhaltigen Einfluss auf die weitere Entwicklung des Video-on-Demand Marktes hat. Für die Zukunft gilt, weiter zu beobachten wie sich die Nutzergewohnheiten ändern. Am Ende entscheidet der Kunde welches Programm er einschalten will.
Hardcore Gamer Profiling
(2018)