Business Transformation and Innovation Management
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Abstract: Like many service industries, the financial industry is largely characterized
by administrative and back-office processes and distinguished by a broad systems
landscape with a high proportion of legacy systems. Missing interfaces between information
systems, user interfaces, or web applications often require many manual
activities. As banks are often functionally organized into traditional departments, a
process-oriented organizational structure is rarely in place. The financial industry
therefore offers enormous potential for the use of robotic process automation (RPA)
and the raising of potential benefits such as process-related cost savings, time reductions,
and quality improvements.
The aim of this chapter is to describe the tremendous opportunities that the use of
RPA technology offers to the financial industry and to explain how these opportunities
can be realized. Therefore, we start by explaining the challenges that progressive digitalization
poses to the industry and how RPA, but also more advanced technologies
(that work not only rule-based but also define own rules), such as artificial intelligence,
can help to overcome them. As well as providing an overview of the various
applications of RPA in the financial industry, we also provide a comprehensive case
study of a relevant practical application
Der Fokus dieser Schrift liegt auf der Untersuchung der immobilienwirtschaftlichen Einflussfaktoren
im Einzelhandel. Im Rahmen dieses Arbeitspapieres wurden 67 Einflussfaktoren identifiziert,
zehn übergeordneten Faktorengruppen zugeteilt und in Form eines Standortfaktorenkataloges
zusammengefasst. Unter der Zielsetzung die praktische Relevanz dieser Faktoren
zu ermitteln, wurde in diesem Zusammenhang die Studie ‚Empirische Untersuchung der
Standortfaktoren im Einzelhandel‘ mittels eines webbasierten Fragebogens durchgeführt. Da
im Rahmen der Studie ebenfalls die Frage beantwortet werden sollte, ob und wie die Bedeutsamkeit
der Faktoren je nach Einzelhandelsbranche variiert, wurden die Ergebnisse der Studie
- getrennt nach dem Gesichtspunkt des Sortiments – für die Teilbranchen Food/Near-Food,
nur Food und Non-Food des Einzelhandels ausgewertet. Dabei hat sich die Annahme, dass
Unternehmen verschiedener Teilbranchen des Einzelhandels unterschiedliche Ansprüche an
einen Standort stellen, im Rahmen der Studie bestätigt. Im Vergleich der Ergebnisse der einzelnen
Branchen wird deutlich, dass die Standortfaktoren (von den einzelnen Branchen)
grundsätzlich in einer anderen Reihenfolge priorisiert werden. Dies macht deutlich, dass auch
innerhalb der Gesamtbranche des Einzelhandels spezifische Anforderungen und Bedürfnisse
der verschiedenen Teilbranchen an einen Standort bestehen.
Dieses Arbeitspapier beschäftigt sich mit der Wirkung des in Deutschland eingeführten Mietrechtsnovellierungsgesetzes.
Zentrales Ziel der Arbeit ist es, die bisher wahrnehmbaren Auswirkungen
dieser Interventionsmaßnahme darzustellen und die Ergebnisse dieser ersten Untersuchung
durch eine Gegenüberstellung mit staatlichen Maßnahmen im internationalen
Raum zu festigen. Dabei wurden sowohl dem Mietrechtsnovellierungsgesetz ähnliche Regulierungen
als auch anderweitige Maßnahmen untersucht, die von Staaten zur Dämpfung und
Kontrolle der Mietpreise angewandt werden. Es wurde hauptsächlich auf statistische Daten
sowie vorhandene Literatur und wissenschaftliche Analysen zurückgegriffen. Nach der Wirkungsanalyse
der jeweiligen Maßnahmen wird im Fazit auf die Sinnhaftigkeit und Wirkung von
staatlichen Interventionsmaßnahmen zur Mietpreisbegrenzung im Allgemeinen eingegangen.
PropTech Germany 2020 Studie
(2020)
Das Stichwort „PropTech” kursiert bereits
seit einigen Jahren auf dem Immobilienmarkt
und bildet den Überbegriff für
Start-ups, die mit digitalen Technologien
und innovativen Geschäftsmodellen die
Digitalisierung in der Bau- und Immobilienbranche
vorantreiben. Seit geraumer
Zeit ist ein kontinuierlicher Anstieg
der Anzahl von PropTech-Unternehmen
im deutschen Markt zu verzeichnen.
Entsprechend werden auch immer
mehr technologische Einzellösungen
angeboten, die oftmals allerdings nur
einen Abschnitt eines Prozesses innerhalb
des Immobilienlebenszyklus digitalisieren.
Die daraus resultierende
Kleinteiligkeit von PropTech-Unternehmen
stößt in der immobilienwirtschaftlichen
Fachöffentlichkeit auf Kritik, führt
sie doch zu einer zunehmenden Intransparenz
und Komplexitätssteigerungen
innerhalb des Marktes. Die Mehrzahl der
bisher veröffentlichten Studien richtet ihr
Hauptaugenmerk dabei vor allem auf
die Perspektiven und Einschätzungen
der etablierten Immobilienwirtschaft
hinsichtlich PropTech-Unternehmen
und Digitalisierung. Demgegenüber
werden die Ansichten und Auffassungen
der PropTech-Unternehmen oftmals
nicht hinreichend berücksichtigt. Es
wurde noch nicht umfassend herausgearbeitet,
wie PropTechs aktiv versuchen,
im deutschen Immobilienmarkt die Digitalisierung
weiter voranzutreiben und
welchen Hürden sie hierbei begegnen.
Diese Lücke beabsichtigt die vorliegende Studie zu füllen. Überdies bildet die
Untersuchung eine Ausgangsbasis für
anschließende Folgestudien, welche die
Ergebnisse quantitativ verifizieren, um
schlussendlich einen Abgleich mit der
Perspektive der etablierten Immobilienunternehmen
vorzunehmen.
Diese Studie untersucht die Erfahrungen,
Herausforderungen und Hürden von
PropTech-Unternehmen beim Markteintritt
in die deutsche Immobilienbranche.
Basierend auf einem strukturierten
Fragebogen wurden neun ausgewählte
PropTech-Unternehmen aus unterschiedlichen
Entwicklungsphasen zu
folgenden Themenbereichen befragt:
Stimmungsindikatoren:
Markt- und Geschäftsentwicklung:
Wie entwickelt sich die Auftragslage?
• Von der Idee bis zum Business
Model:
Worauf kommt es an?
• Hürden beim Markteintritt in die
deutsche Immobilienwirtschaft:
Welches sind die wesentlichen Hürden
bei der Entwicklung des Geschäftsmodells,
der Kundenakquise
und der Etablierung des Produktes
am Markt?
• Kooperationen im PropTech-Markt:
Wo liegt die Zukunft?
PropTech Germany 2021 Studie
(2021)
PropTech-Charakteristika
Die 185 teilnehmenden PropTechs sind den Reifegrad-Clustern Early Stager (19,5%), Grown Ups (57,8%) und Conquerer (22,7%) zuzuordnen. 48% der Prop-Techs sind sehr junge Unternehmen mit den Gründungsjahren 2018 - 2020. Durchschnittlich liegen 1,6 Jahre zwi-schen Gründung des Unternehmens und Launch des Produktes. Jeweils die Mehrheit der Teilnehmer bedient ausschließlich das B2B-Segment (80,0%), operiert mit weniger als 15 Mitarbeitern (65,4%) und befindet sich im Produkt-Entwicklungsstadium des laufenden Betriebs (70,8%). Die Spanne der von den PropTechs erzielten Umsätze ist weit. Korrespondierend mit dem “jungen” Unternehmensalter erzielten 29,7% der PropTechs nur bis zu 10.000€ Jahresumsatz in 2020. Jedoch geben an-dererseits 16,2% der Befragten einen Jahresumsatz von über 1 Mio. € an. Technologisch überwiegt die Plattformtechnologie in allen Lebenszyklusphasen. Als Einnahmenmodell existieren mehrheitlich Subscription- oder Lizenz-vereinbarungen, und eine laufende monatliche oder jährliche Gebühr wird meist als Preismodell genutzt. Schnittstellen verschiedenen Typs sind bereits bei 73,0% der PropTechs verfügbar.
PropTechs im Immobilien-Lebenszyklus
In der Immobilienwertschöpfungskette bedient das Gros der Teilnehmer den Betrieb die Bewirtschaftung von Immo-bilien, wobei jedoch im Durchschnitt 3,2 Lebenszyklusphasen von den Prop-Techs bedient werden. Somit bewegen sie sich tendenziell nicht in den tradierten Grenzen und Prozessen der Immo-bilienwirtschaft. Die meisten PropTechs mit hohen Umsätzen sind in der Be-wirtschaftung oder Vermarktung von Immobilien aktiv. Als Assetklasse dominiert klar Wohnen, gefolgt von Büro und Mixed-Use, wobei aber ein Prop-Tech durchschnittlich 4,3 Assetklassen bedient. Im Wohnsegment dominieren jedoch die PropTechs mit noch sehr geringen Umsätzen. Hier herrscht auch der höchste B2C Anteil der Assetklassen vor. Nur 20,5% der PropTechs legen sich auf eine Assetklasse fest.
Aktuelle Lage des deutschen PropTech-Marktes
Für das Jahr 2020 empfinden die Prop-Techs die Auftragslage als äußerst posi-tiv, und auch der mittelfristigen Entwicklung der Jahre bis Ende 2023 blickt eine überwältigende Mehrheit positiv entgegen. So verzeichneten in 2020 70,8% der PropTechs mehr Neugeschäft, davon 35,9% deutlich mehr Neugeschäft. Für 2021 bis 2023 erwarten 52,4% der PropTechs deutlich mehr Neugeschäft und insgesamt über 91,4% sehen positive Vorzeichen für die Marktentwicklung. Hinsichtlich des Corona-Effekts konn-ten die Unternehmen mehrheitlich eher von der Pandemie profitieren; für die Zukunft ergibt sich ein aus ihrer Sicht noch positiveres Bild. Ganze 66,5% erwarten zukünftig eine Zunahme ihres Geschäftes durch Corona und weitere 26,0% sehen keine Auswirkungen. Lediglich 7,6% erwarten pandemiebedingt eine Abnahme des eigenen Geschäfts. Nach eigenen Einschätzungen gehören PropTechs also mehrheitlich zu den Gewinnern der Pandemie.
Herausforderungen für PropTechs im deutschen Immobilienmarkt
In der Studie wurden drei Phasen des proptechseitigen Vermarktungsprozesses untersucht: Aufbau des Geschäftsmodells, Produktverkauf und Implemen-tierung. Die Phase des Produktverkaufs ist für 53% der PropTechs die hürden-reichste Phase deutlich vor dem Aufbau des Geschäftsmodells und Implementierung beim Kunden. Die wesentlichen Herausforderungen beim Aufbau des Geschäftsmodells sind für alle Prop-Tech-Cluster die Entscheidungsstrukturen beim Kunden, gefolgt von dem geringen Druck zur Digitalisierung in der Immobilienbranche und Produktentwicklungskosten sowie der Zugang zu Daten, wobei dieser für Early Stager am schwierigsten erscheint. In der Phase des Produktverkaufs zeigt sich, dass die größte Hürde in der geringen Risikobereitschaft des Establishments, in Technologien von PropTechs zu investieren, liegt - gepaart mit mangelndem Vertrauen und einem mangelnden Verständnis in Bezug auf die Technologie sowie das Potenzial der Produkte. Weiterhin liegt im schwierigen Zugang zum richtigen Ansprechpartner eine wesentliche Verkaufshürde.
Hier ergibt sich aus Sicht der PropTechs, dass die operativ verantwortliche Fach-abteilung im Establishment, in der das Produkt angewendet würde, der wesentliche Influencer für die Kaufentscheidung ist. Als relevantester Ent-scheider wird hingegen mehrheitlich der CEO gesehen. Dies kann ein Hinweis darauf sein, dass Digitalisierungsent-scheidungen immer noch auf strategischer Ebene getroffen werden. Prop-Techs, die es bei einem Kunden bis zur Implementierung geschafft haben, sind über den Berg der Hürden und sehen sich fortan nur moderateren Herausforderungen gegenüber. Von diesen sind die mangelnde Priorität des Projektes auf Kundenseite sowie fehlende C-Level-Sponsorship bzgl. der Durchsetzung von Entscheidungen die wesentlichen Herausforderungen. Somit sehen sich PropTechs mit wenig Unerwartetem bei der Implementierung konfrontiert, dürfen aber auch keine Priorität und Unterstützung vom Kunden erwarten.
Kooperationen
Kooperationen zwischen PropTechs sind überwiegend technischer Natur und haben einen hohen Stellenwert; 71,9% der Bef ragten haben bereits horizontale oder vertikale Kooperationen. Ziele sind hier meist Umsatz-, Netzwerk- und Zielgruppenerweiterung. Die Kooperationsbereitschaft nimmt mit steigendem Reifegrad der PropTechs zu; am ausgeprägtesten ist sie bei Conquerers, wo Kooperationen als Vorteil des Markteintritts nach Deutschland interpretiert werden können. Durch vertikale Kooperationen können PropTechs den Kunden ein er-weitertes bzw. kompletteres Lösungs-portfolio sowie teilweise eine deutlich breitere Anzahl an Use Cases anbieten. Damit einhergehend stehen auch die Themen Ökosystem und Plattformen. PropTechs können mittels Partnerschaften / Kooperationen einen größeren Teil der Wertschöpfungskette abbilden, ihre Angebote bündeln und somit „one stop shop” Lösungen für die Kunden anbieten.
Dieses Arbeitspapier beschäftigt sich mit der Revitalisierung von Shopping-Centern in Deutschland. Mit diesem Papier wird das zentrale Ziel verfolgt, zu analysieren, welche Aus-wirkungen ausgewählte, aktuelle Trends auf den Einzelhandel und auf Shopping-Center ha-ben. Des Weiteren wird untersucht, welche Maßnahmen im Zuge einer Revitalisierung nötig sind, damit Shopping-Center in Zukunft erfolgreich am Markt bestehen können, oder ob das Konzept dieser Asset-Klasse generell nicht mehr zukunftsfähig ist. In diesem Zusammenhang werden auch Erfolgsfaktoren, Chancen und Risiken analysiert, die speziell im Zusammenhang mit der Revitalisierung von Shopping-Centern relevant sind. Um eine fundierte Ausarbeitung der genannten Punkte liefern zu können, wurde eine empirische Studie in Kooperation mit dem German Council of Shopping Centers e.V. durchgeführt. Diese wird im Rahmen des Arbeits-papiers mit der Revitalisierungsstudie von Sturm (2006)1, der letzten empirischen Analyse zu diesem Thema für den deutschen Markt, verglichen.
Dieses Arbeitspapier beschäftigt sich mit Immobilien-Benchmarking. Zentrales Ziel der Schrift
ist es, einen Einblick in die bisherige Etablierung des Benchmarkings in den Managementebenen
der Immobilienwirtschaft zu gewinnen und die Eigenschaft der Heterogenität der Immobilien
im Benchmarking hervorzuheben. Dabei wird das Portfoliomanagement, das Asset Management,
das Property Management sowie das Facility Management in Bezug auf die Potenzialhebung
betrachtet. Weiterhin wird auch einen Einblick in die Regressionsanalyse gegeben.
Um den Faktor der Heterogenität zu berücksichtigen, gilt es entsprechende Cluster abzuleiten.
Beispielhaft wird eine Clusteranalyse plakativ an einem reduzierten Modell dargestellt. Im Fazit
wird zusammenfassend auf die bisherige Etablierung des Benchmarkings in der Immobilienwirtschaft
eingegangen sowie auf weitere Forschungsansätze hingewiesen.
Dieses Arbeitspapier beschäftigt sich mit der Analyse des Investmentmarktes für Logistikimmobilien
mit der Fokussierung auf die Covid-19-Pandemie. Zentrales Ziel der Schrift ist es,
den Investmentmarkt für Logistikimmobilien und die Auswirkungen, die die Covid-19-Pandemie
auf diesen genommen hat, zu analysieren. Dabei werden die (Mega-)Trends auf welche
die Pandemie Einfluss genommen hat, beleuchtet. Weiterhin werden wichtige Marktkennzahlen
eines Investmentmarktes definiert. Diese Kennzahlen, sowie weitere essentielle Marktparameter
dienen anschließend der Marktanalyse des Jahres 2019. Darauf folgt eine detaillierte
Betrachtung der Marktentwicklung 2020 – dem Covid-Jahr. Hierbei werden die vier Quartale
gesondert analysiert um etwaige Veränderungen erkennen zu können. Im Fazit erfolgt eine
ausführliche Zusammenfassung der aktuellen Stimmung auf dem Logistikinvestmentmarkt
und es wird ein vorsichtiger Blick auf künftige Entwicklungen geworfen.
This paper conducts a thorough data analysis using cross-sectional data from a study carried out in Mexico including over 16,500 observations. In the study, clusters were selected in areas Compartamos Banco, a Microfinance institution (MFI), has not lent in before. The clusters were randomly assigned to either the treatment or the control group. The analysis suggests that Microfinance has a significant positive effect on school and food expenditure but no apparent effect on entrepreneurship. Using regression analysis, a significant positive effect on women’s empowerment and its positive effect on total consumption is found.
Chaoticity Versus Stochasticity in Financial Markets: Are Daily S&P 500 Return Dynamics Chaotic?
(2021)
In this study, we present a combinatory chaos analysis of daily wavelet-filtered (denoised) S&P 500 returns (2000–2020) compared with respective surrogate datasets, Brownian motion returns and a Lorenz system realisation. We show that the dynamics of the S&P 500 return series consist of an almost equally divided combination of stochastic and deterministic chaos. The strange attractor of the S&P 500 return system is graphically displayed via Takens’ embedding and by spectral embedding in combination with Laplacian Eigenmaps. For the field of nonlinear and financial chaos research, we present a bibliometric analysis paired with citation network analysis. We critically discuss implications and future prospects.
This study provides an overview of the model evolution and research trends in the field of financial and risk modelling by applying a bibliometric approach from 2008–2019 and an overall citation network analysis. We present a content analysis of contributing authors, countries, journals, main topics, agreements, disagreements and frontiers within the research community and highlight quantitative features such as implemented models, aggregated model-family combinations and algorithms. Moreover, we describe the data sets employed by researchers. Finally, we discuss insights, such as the main statement, namely the non-existence of a “single-best”-approach as well as the future prospects of our findings.