Sonstiger Autor der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät
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Over the last two decades, the Internet has fundamentally changed the ways firms and consumers interact. The ongoing evolution of the Internet-enabled market environment entails new challenges for marketing research and practice, including the emergence of innovative business models, a proliferation of marketing channels, and an unknown wealth of data. This dissertation addresses these issues in three individual essays. Study 1 focuses on business models offering services for free, which have become increasingly prevalent in the online sector. Offering services for free raises new questions for service providers as well as marketing researchers: How do customers of free e-services contribute value without paying? What are the nature and dynamics of nonmonetary value contributions by nonpaying customers? Based on a literature review and depth interviews with senior executives of free e-service providers, Study 1 presents a comprehensive overview of nonmonetary value contributions in the free e-service sector, including not only word of mouth, co-production, and network effects but also attention and data as two new dimensions, which have been disregarded in marketing research. By putting their findings in the context of existing literature on customer value and customer engagement, the authors do not only shed light on the complex processes of value creation in the emerging e-service industry but also advance marketing and service research in general. Studies 2 and 3 investigate the analysis of online multichannel consumer behavior in times of big data. Firms can choose from a plethora of channels to reach consumers on the Internet, such that consumers often use a number of different channels along the customer journey. While the unprecedented availability of individual-level data enables new insights into multichannel consumer behavior, it also makes high demands on the efficiency and scalability of research approaches. Study 2 addresses the challenge of attributing credit to different channels along the customer journey. Because advertisers often do not know to what degree each channel actually contributes to their marketing success, this attribution challenge is of great managerial interest, yet academic approaches to it have not found wide application in practice. To increase practical acceptance, Study 2 introduces a graph-based framework to analyze multichannel online customer path data as first- and higher-order Markov walks. According to a comprehensive set of criteria for attribution models, embracing both scientific rigor and practical applicability, four model variations are evaluated on four, large, real-world data sets from different industries. Results indicate substantial differences to existing heuristics such as “last click wins” and demonstrate that insights into channel effectiveness cannot be generalized from single data sets. The proposed framework offers support to practitioners by facilitating objective budget allocation and improving team decisions and allows for future applications such as real-time bidding. Study 3 investigates how channel usage along the customer journey facilitates inferences on underlying purchase decision processes. To handle increasing complexity and sparse data in online multichannel environments, the author presents a new categorization of online channels and tests the approach on two large clickstream data sets using a proportional hazard model with time-varying covariates. By categorizing channels along the dimensions of contact origin and branded versus generic usage, Study 3 finds meaningful interaction effects between contacts across channel types, corresponding to the theory of choice sets. Including interactions based on the proposed categorization significantly improves model fit and outperforms alternative specifications. The results will help retailers gain a better understanding of customers’ decision-making progress in an online multichannel environment and help them develop individualized targeting approaches for real-time bidding. Using a variety of methods including qualitative interviews, Markov graphs, and survival models, this dissertation does not only advance knowledge on analyzing and managing online consumer behavior but also adds new perspectives to marketing and service research in general.
Effizienzsteigerung durch Clustermanagement in der Automobilindustrie aus Transaktionskostensicht
(2014)
Cluster und deren Management sind seit den 1990er Jahren im Fokus von Wissenschaft und Politik und werden als Instrument für globale Wettbewerbsfähigkeit genutzt. Die Europäische Kommission stellt dazu fest: "What is abundantly clear is that the stimulation of networking, including in the clusters […] is crucial and requires attention from policy makers". Um das Instrument Cluster gewinnbringend zu nutzen, ist es notwendig zu wissen, wie ein erfolgreiches Clustermanagement abläuft und gestaltet werden kann. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, diese Themenstellung anhand der deutschen Automobilindustrie zu untersuchen. Die deutsche Automobilindustrie ist für dieses Vorhaben von großem Interesse, da sie sowohl aus gewachsenen, als auch aus politisch initiierten Clustern besteht. Theoretischer Bezugsrahmen für die Arbeit ist die Transaktionskostentheorie, die eine Struktur zur Messung der Vorteilhaftigkeit einer Organisationsform vorgibt. Nach der Ausarbeitung der konzeptionellen Grundlagen der Clusterbildung wird über eine empirische Erhebung die Forschungsfrage erörtert: Welche Effizienzgewinne innerhalb der verschiedenen Transaktionskostenarten lassen sich in der deutschen Automobilindustrie durch Clustermanagement erzielen, das durch Unternehmen oder politische Instanzen initiiert wird? Die Untersuchung zeigt, dass die Unternehmen hier in der Verantwortung sind, konkret ihre Interessen zu formulieren und an ausgewählten Aktivitäten im Cluster teilzunehmen, um einen Vorteil zu generieren. Die opportunistische Teilnahme an einem angebotenen Programm zeigt nicht die gewünschte Effizienzsteigerung.
Contributing to the still scarce European evidence this thesis examines in detail different aspects of equity styles and systematic liquidity in Europe and their role with respect to European stocks and mutual funds. First, a consistent set of European style indices is outlined from which risk factors like market excess return, size, valuation and momentum, but also novel idiosyncratic risk and systematic liquidity factors are derived. The daily 2002 to 2009 time period examined contains the recent financial crisis. As based on a stochastic discount factor GMM based analysis, liquidity is found to help to price European stocks and a decrease in common liquidity during the recent period of market stress reveals the role of liquidity as a state variable of hedging concern to investors. Moreover, the risk factors including liquidity and idiosyncratic risk are found to be relevant in mutual fund performance evaluation as indicated by significant risk exposures of a set of mutual funds with European investment focus. However, regarding different models the risk-adjusted net performance of these funds is mainly found to be indistinguishable from zero, being in line with equilibrium models of fund performance. Furthermore, the dynamic abilities of fund managers with respect to liquidity and risk factor timing are examined by conducting unconditional as well as time-varying analyses based on a Kalman filter approach. The results reveal dynamics in the risk exposures of mutual funds, but evidence on daily risk factor timing is weak with respect to established risk factors as well as liquidity. Finally, the evidence that both liquidity and idiosyncratic risk affect the cross-section of asset returns suggests that both risk factors capture different return characteristics. As motivated by models of price discovery processes, liquidity might capture transaction costs, while idiosyncratic risk seems to capture effects of price discovery.
Alternative Investments rückten in den letzten Jahren aufgrund ihres Diversikationseffekts mit traditionellen Anlagen und ihrer guten Performance auch in fallenden Märkten in den Blickpunkt der Investoren. Alleine die Hedge Fonds Branche konnte laut Barclay Hedge das verwaltete Anlagevolumen in den Jahren 1997 bis 2007 von 118,23 Mrd. Dollar auf 2136,83 Mrd. Dollar steigern. Erst im Jahr 2008 sanken die verwalteten Gelder um 678,93 Mrd. Dollar. Auslöser war die Immobilienkrise in den USA, die weltweit den Kapitalmärkten und auch der Hedge Fonds Branche Kursverluste zufügte. Seitdem verzeichnet die Branche wieder jährliche Zuwächse des Anlagevolumens, das von Tausenden von Hedge Fonds, die eine äußerst heterogene Gruppe bilden, verwaltet wird. Eine Hedge Fonds Kategorie, die so genannten Relative-Value-Strategien, nutzt dabei Fehlbewertungen zwischen verbundenen Wertpapieren gewinnbringend aus. Diese Arbeit hat das Ziel, den Erfolg der Pairs-Trading-Strategie, eine Unterkategorie der Relative-Value-Strategien, am deutschen Aktienmarkt zu testen und anschließend zu prüfen, ob die risikoadjustierte Performance mit der schwachen Markteffizienz zu vereinbaren ist.
Consumers interact with each other and within their social networks. Influentials have an overproportional influence on other consumers’ preferences and choices, thus having relevant implications for product development, marketing planning and strategic marketing. An important question that previous research has not analyzed yet, is whether and how to capture their influence on other consumers in preference-based market forecasts. This study analyzes these aspects for a representative sample of the German mobile phone market. It finds that assigning higher weights to the preferences of influentials significantly increases forecast accuracy. Other chapters of this thesis analyze the role of brokers in consumer networks and the decision process seeding points in viral marketing campaigns.
Prediction of economic variables is a basic component not only for economic models, but also for many business decisions. Nevertheless it is difficult to produce accurate predictions in times of economic crises, which cause nonlinear effects in the data. In this dissertation a nonlinear model for analysis of time series with nonlinear effects is introduced. Linear autoregressive processes are extended by neural networks to overcome the problem of nonlinearity. This idea is based on the universal approximation property of single hidden layer feedforward neural networks of Hornik (1993). Univariate Autoregressive Neural Network Processes (AR-NN) as well as Vector Autoregressive Neural Network Processes (VAR-NN) and Neural Network Vector Error Correction Models (NN-VEC) are introduced. Various methods for variable selection, parameter estimation and inference are discussed. AR-NN's as well as a NN-VEC are used for prediction and analysis of the relationships between 4 variables related to the German automobile industry: The US Dollar to Euro exchange rate, the industrial output of the German automobile industry, the sales of imported cars in the USA and an index of shares of German automobile manufacturing companies. Prediction results are compared to various linear and nonlinear univariate and multivariate models.
Ermittlung des Industrialisierungsgrades der Anwendungsentwicklung in der Fertigungsindustrie
(2010)
Die Industrialisierung ist mittlerweile auch in der Softwarebranche angekommen. In dieser Arbeit wird ein Modell vorgestellt, das eine Einstufung der verschiedenen Ausprägungen der Industrialisierung in der Anwendungsentwicklung ermöglicht. Ferner wird auf Basis dieses Modells ein Bewertungsverfahren vorgestellt, welches einem Unternehmen erlaubt, den Grad an Industrialisierung in der Entwicklung von Anwendungen zu ermitteln. Das Ergebnis dieser Ermittlung dient dem Unternehmen als Basis für eine Entscheidung zur Optimierung der Softwareentwicklung. Mit der Festlegung eines Sollgrades können zudem die Ziele für die Verbesserung der Anwendungsentwicklung definiert werden. Eine regelmäßige Ermittlung des Industrialisierungsgrades ermöglicht dabei die Dokumentation des aktuellen Fortschrittes. Eine praktische Bewertung eines Unternehmensbereiches wird im Rahmen einer Fallstudie exemplarisch durchgeführt.
Der Arbeit liegt ein empirisches Projekt zugrunde, dessen Durchführung, Auswertung und Interpretation den Kern für die abzuleitenden Aussagen und Handlungsempfehlungen bildet. Die theoretischen Grundlagen der gesundheitswissenschaftlichen Zusammenhänge, statistischen Methoden, softwarebasierten Umsetzung und gesundheitsökonomischen Modellierungen bilden hingegen die grundlegende Basis, welche alle für die Ausgestaltung des Untersuchungsgegenstandes notwendige Ausfühungen beinhaltet. Im Einzelnen umfasst die Arbeit die folgenden wissenschaftlichen Zusammenhänge, um zu untersuchen, inwiefern ein rational handelndes Individuum sein Risikoverhalten im Trade-off zwischen gegenwärtigem Präventionsschutz und zukünftiger, potentieller Erkrankung offenbart: 1. Gesundheitsförderung und Prävention: Es gilt, die Entstehung, Ausgestaltung und Umsetzungsmöglichkeiten der Gesundheitsförderung einerseits und der Prävention andererseits als alternative Interventionskonzepte gegenüber zu stellen, sie in ihrer Wirkungsweise zu beschreiben und zu beurteilen sowie verschiedene Handlungsebenen und Methoden vorzustellen. / 2. Theoretische Grundlagen der Conjoint-Analyse: Anhand eines Durchführungsüberblicks werden die grundsätzlichen methodischen Elemente der Konzeptualisierung dekompositioneller Methoden vorgestellt. Welche Eigenschaften und Ausprägungsstufen sind zuberücksichtigen? Wie sind sie zu Stimuli zu kombinieren, diese zu präsentieren und zu bewerten? Während die Grundlagen zur Erstellung des experimentellen Designs auch für die Folgemethode Gültigkeit besitzen, unterscheidet sich die Schätzung der Präferenzwerte, deren Interpretation und Validierung stark von der wahlbasierten Vorgehensweise. / 3. Theoretische Grundlagen der Discrete-Choice-Analyse: Basierend auf einem Annahmen- und Hypothesenkatalog, dem Zufallsnutzenmodell nach Mansky und der Herleitung der Auswahlwahrscheinlichkeit als Ergebnis der Discrete-Choice-Modelle, wird McFaddens konditionale Variante, die Schätzung eines Multinomialen-Logit-Modells, seine Interpretation und die entsprechende Validierung vorgestellt. / 4. Studie zur Beurteilung des präventivmedizinischen Risikoverhaltens: Die Ausführungen beschreiben alle Stationen eines empirischen Projekts. Nach der Definition des Untersuchungsziels wird auf die zu bildende Stichprobe eingegangen und im Anschluss die Fragebogengestaltung ausführlich dargestellt. Im Wesentlichen müssen für die beiden Messmethoden treffende Merkmale und deren qualitative bzw. quantitative Ausgestaltung vorgenommen werden, um für die Befragung repräsentative Präventions- bzw. Kurationsangebote zu generieren, die von den Probanden zu bewerten sind. Hierbei fließen die Meinungen und Einschätzungen eines medizinischen Expertenteams ebenso ein, wie die Angebote gesetzlicher und privater Krankenversicherer und die recherchierten Kostenfaktoren im Gesundheitswesen. Einer Darstellung der softwarebasierten Umsetzung über die einzelnen Module des Statistikprogramms SMRT folgt die Beschreibung der Datenerhebung, bevor in der deskriptiven Analyse und der Schätzung, Simulation und Konstruktion weiterführender Kennzahlen die eigentliche Auswertung der Empirie zu finden ist. In der Entscheidung für monetäre oder gesundheitsfördernde Ziele hat sich insgesamt ein stark risikoaverses Wahlverhalten ergeben. Der Preis für Prävention spielt bei den meisten Menschen nur eine kleine Rolle, wenn die gesundheitsfördernden Effekte glaubhaft versichert werden können. Aufgrund dieses Verhaltens lässt sich eine Zählvariable konstruieren, die das risikoaverse Entscheidungsverhalten im experimentellen Design misst, und somit die Schätzung spezieller Count-Data-Modelle ermöglicht. Eine Analyse der Einflussfaktoren kann abschließend auch dieses Extremverhalten beschreiben und erklären. / 5. Anwendungsgebiete und zukünftige Forschungsansätze: Das Abschlusskapitel greift verschiedene Konzepte der Volkswirtschaftslehre, Gesundheitspolitik und Gesundheitsökonomik auf, um zu zeigen, inwiefern die neuen Erkenntnisse angewandt, umgesetzt, weiter untersucht und kritisch hinterfragt werden können.
Kern der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung eines Black-Litterman-Modells zur Allokation von Immobilienportfolios. Motiviert durch die global zunehmende Bedeutung des Immobilien-Portfoliomanagements und die begrenzte Eignung der Markowitz´schen Portfolio-Selektionstheorie in der Praxis wird nach einer kurzen Einführung und der Darstellung aktueller Entwicklungen im Immobilien-Investment ein Katalog mit wesentlichen Anforderungen an ein Allokationsmodell erstellt, der als Grundlage weiterer Überlegungen dient. Hiernach erfolgt eine ausführliche Beschreibung des erstmals im Jahre 1991 veröffentlichten Black-Litterman-Ansatzes, der sodann stark modifiziert wird, um eine Übertragung auf die Assetklasse Immobilien zu ermöglichen. Dabei finden die Transparenz von Immobilienmärkten sowie die intertemporale Portfoliosensitivität angesichts hoher Transaktionskosten und geringer Fungibilität von Immobilien besondere Beachtung. Das entworfene, gleichgewichtsorientierte Modell dient der Allokation realisierbarer und effizienter Immobilienportfolios bei variablem Prognosehorizont und gestattet die Abgabe individueller Einschätzungen zu zukünftigen Immobilienmarktentwicklungen, was sich als taktische Asset Allocation im immobilienzyklischen Kontext auffassen lässt. Durch die Parametrisierung der für Immobilienanlageentscheidungen wesentlichen Markttransparenz hat der Investor nun die Möglichkeit, die Sicherheit seiner Einschätzungen an die Verfügbarkeit von Immobilienmarktdaten zu knüpfen: Je intransparenter ein Markt, desto bedeutender sind die individuellen Ansichten des Anlegers und umso größer ist deren Einfluss auf die Portfoliostrukturierung. Des Weiteren ist die intertemporale Robustheit von Immobilienportefeuilles nach Belieben steuerbar, sodass sich nicht nur reagible Portfolios als Ausdruck einer aktiven Anlagepolitik, sondern auch äußerst stabile Allokationen vor dem Hintergrund hoher Transaktionskosten und geringer Fungibilität bilden lassen. Modellgestützt kann jeder Investor somit selbst festlegen, wie stark er ein diversifiziertes Portfolio im Zeitablauf umschichten möchte. Anhand von Renditezeitreihen US-amerikanischer Büroimmobilienmärkte und unter Berücksichtigung der jeweiligen Flächennachfrageentwicklung sowie des Real Estate Transparency Index von Jones Lang LaSalle beziehungsweise LaSalle Investment Management wird das neue Verfahren schließlich empirisch getestet. In Gegenüberstellung mit dem Markowitz- sowie dem Marktportfolio lässt sich zeigen, dass das Black-Litterman-Modell wünschenswerte Ergebnisse liefert und daher auch für den praktischen Einsatz geeignet scheint.
Im Rahmen der Struktur- und Regionalpolitik werden zunehmend tragfähige Netzwerkkonzepte zur wirtschaftlichen Stärkung der Regionen diskutiert. Hierbei erfolgt ein Paradigmenwechsel weg von der früheren kostenbezogenen Subventionsmentalität zu einer angebotsorientierten Förderung der Wettbewerbsstärken über sogenannte "Cluster". Vor dem Hintergrund der Einbindung des Clusterkonzepts in die Mittelstandspolitik der Bayerischen Staatsregierung wird eine quantitative und qualitative Abgrenzung des Begriffs "Mittelstand" vorgenommen. Anschließend werden in Anlehnung an die Neue Ökonomische Geographie unter Würdigung der regional- und innovationspolitischen Ansätze in der wissenschaftlichen Literatur die zentralen Zielsetzungen von Netzwerkkonzepten und Clusterinitiativen dargestellt. Hierbei werden anstelle eines "Best Practice"-Musters eine Reihe von Mustern guter Praxis vorgestellt. Die Zentrale These, wonach Cluster nicht ad hoc darstellbar sind, sondern auf einen Stärkenfundus der Region zurückzugreifen ist, wird ausdrücklich bestätigt. Die bisherige Clusterpolitik des Freistaats Bayern wird erläutert und kritisch geprüft. Zur besseren Positionierung des Mittelstands wird die engere Verzahnung zwischen den Finanzmärkten und den Clusterinitiativen gefordert.
This thesis develops an equilibrium framework for strategic exercise of geographical market entry option. The theoretical model analyses the impact of asymmetries of the competing firms such as follower entry barrier and asymmetric profitability on the optimal market entry timing and firm values. The duopoly model shows the existence of three types of equilibrium strategies and expresses the critical level of asymmetry which separates the equilibrium regions. The analysis proves that the softer competition does not force the stronger firm to enter the market at his preemption point and as a consequence the rent equalisation between the firms does not occur. However, it is also shown that the critical level of asymmetry is mitigated or strengthened by common economic factors such as the host market profit volatility and the interest rate. Extending the duopoly model to the oligopoly case the results present that each additional competitor delays the first market entrance compared to the duopolist leader preemption point. Hence, one additional competitor accelerates the first market entry if the number of competing firms excluding him is odd and has the reverse impact if it is even. It is further observed that continuation may disappear in some subgames of the market entry game in an oligopoly as a result of which no closed loop market entry strategy set exists. The equilibrium results of the theoretical models are tested empirically by applying the Cox proportional hazard model on entry behaviour of 61 retailers into 6 Eastern European countries from 1989 until 2005. The results explain why retailers entered certain markets earlier and why some firms succeeded more in seizing the entry opportunity. The results show that driven by the development of demand potential on the host market and by the intensity of competition, foreign retailers had a limited period of time - defined as the “window of opportunity” - to carry out their market entry.