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Corporate Governance steht für gute und verantwortungsvolle Unternehmensführung.
Dieser Ordnungsrahmen zur Leitung und Überwachung von Unternehmen soll das zugrundeliegende Problem der Informationsasymmetrie zwischen Managern und Shareholdern, sowie Stakeholdern lösen.
Damit geht die verbreitete Annahme einher, dass gute Corporate Governance mit dem Erfolg von Unternehmen zusammenhängt. Die Untersuchung eines möglichen Zusammenhangs ist das Ziel dieser Arbeit. Es werden die Corporate-Governance-Variablen in zehn Hypothesen auf Zusammenhänge zu den Variablen des Unternehmenserfolges analysiert. In der Analyse werden für den MDAX Corporate-Governance-Scores bezüglich Vorstand, Aufsichtsrat, Diversität und Vorstandsvergütung erstellt. Zur Bewertung des Unternehmenserfolges werden Finanz- und Kapitalmarktkennzahlen erhoben. Zusätzlich wird die soziale Performance anhand der Corporate Social Responsibility bewertet. Die Analyse zeigt keinen signifikanten positiven Zusammenhang, jedoch wird ein negativer Zusammenhang des Tobin´s Q zur Corporate Governance erarbeitet. Außerdem weisen die Ergebnisse eine größere Signifikanz des Aufsichtsrats im Gegensatz
zum Vorstand in Verbindung mit Unternehmenserfolg auf.
Software design patterns and the abstractions they offer can support developers and maintainers with program code comprehension. Yet manually-created pattern documentation within code or code-related assets, such as documents or models, can be unreliable, incomplete, and labor-intensive. While various Design Pattern Detection (DPD) techniques have been proposed, industrial adoption of automated DPD remains limited. This paper contributes a hybrid DPD solution approach that leverages a Bayesian network integrating developer expertise via rule-based micropatterns with our machine learning subsystem that utilizes graph embeddings. The prototype shows its feasibility, and the evaluation using three design patterns shows its potential for detecting both design patterns and variations.