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Delphi-Studie Zukunft 2030
(2021)
Delphi-Studie
(2021)
What is it that actuates a person to really engage with their work instead of simply going through the motions? Through what means can an individual become involved and immersed in their appointed task? A textbook definition of motivation proposes it to be the sum of ‘the processes that account for an individual’s intensity, direction, and persistence of effort towards attaining a goal’ (Robbins & Judge, 2015), and adjudges it as a ‘psychological process resulting from the interaction between the individual and the environment’ (Latham & Pinder, 2005). Since the 1940s a succession of theories has interrogated the interaction of the various needs and values of the individual with those of the organisation, with a theoretical cleft lying about the origin of the motivation, hypothesised as springing from an external or from an internal source (Ryan & Deci, 2000a), with external motivation arising from incidentals associated with but outside the work itself while internal motivation emerges from the enjoyment that the worker derives from the task. A third very important type of motivation, prosocial motivation, taps into the desire to protect and care for others (Grant & Berg, 2011). However, one particular class of influential values that have the potential to motivate has hitherto been ignored: that of one’s religious beliefs. This is especially puzzling as religiosity or religiousness has experienced a recent surge, especially during the past decade. For example, in 2014 around 41% religiously affiliated American adults affirmed that they rely mainly on their religion’s tenets to guide them morally, a startling increase from the 34% who answered accordingly in 2007 (Pew Research Center, 2015). Closely associated with and reinforcing this motivational source is a second unexplored possible wellspring of motivation: one’s sense of chosenness in the religious sense. Present mainly in the Abrahamic religions (Judaism, Christianity, and Islam), chosenness is the feeling that one has been selected, or elected by a supernatural entity, often for a specific reason or a special mission.
This dissertation investigates the value of customer behavior in supply chain management through the application of (big) data analytics in demand forecasting. The use of advanced analytics in supply chain management is not novel. However, the growing expansion of data volumes provides companies with new opportunities to optimize their supply chain. Despite the rising interest from both academia and practice and the recent increase in publications in this area, empirical insights are still limited. At the same time, changes in customer expectations towards instant product delivery require companies to rethink their supply chain, where accurate demand forecasts are often at the core of enabling efficient and flexible processes. This makes the development of demand prediction models that can be used in practice especially relevant. We1 analyze the use of customer behavior in demand forecasting in three separate research papers. Leveraging data from research partners in the online fashion and construction industry, we assess the potential of the developed prediction models in three areas of application in supply chain management, namely order fulfillment, order picking, and inventory planning. In the first paper, we develop a prediction model for anticipatory shipping in the fashion industry, which predicts customers’ online purchases with the aim of shipping products in advance, and subsequently minimizing delivery times. Using various forecasting methods and data on customers’ behavior on the website, we test if, and how early, it is possible to predict online purchases. Results indicate that customer purchases are, to a certain extent, predictable, but anticipatory shipping comes at a high cost due to wrongly sent products. The second paper assesses the extent to which clickstream data can improve forecast accuracy for fashion products. Specifically, we assess which clickstream variables are most suitable for predicting demand, and identify the products that benefit most from this. Results indicate that clickstream data is especially useful for forecasting medium- and certain intermittent-demand products. A simulation of order picking for these products shows that using clickstream data in the forecast substantially decreases picking times. The third paper investigates how sequential pattern mining can be used to determine products with correlated demand, and how to leverage this as an input into forecasting for a supplier in the construction industry. We find that sequential pattern mining may be beneficial when used in combination with traditional forecasting methods, and that support vector regression models seem especially suited to forecast intermittent-demand products. An application to inventory planning shows that our developed forecasting model might reduce the company’s costs of inventory holding and lost sales by up to 6.9%. Overall, our research highlights the value of using customer behavior to enhance demand forecasting and the benefit of using improved forecasts in various applications in supply chain management.
1Referring to the authors of the respective chapters as noted at the beginning of each chapter.
Maltfabrikken
(2021)
Using comprehensive panel data on Chinese acquisitions in Germany in the time period from 2007 to 2016, this thesis investigates the effects of the acquisition on target firm performance and concentrates on some critical issues regarding target top management team turnover and target firm performance as well as acquirer technological capability and target innovation performance. More specifically, the thesis focuses on the following questions: (1) How do acquisitions by emerging-market firms in developed markets influence target post-acquisition firm performance? (2) Do target top management team turnover or target chief executive officer (CEO) turnover have an effect on target post-acquisition firm performance in case of emerging-market acquisitions in developed markets and what is the moderating role of appointing an acquiring firm´s manager as target CEO? (3) How does the acquirer’s technological capability relate to target post-acquisition innovation performance in case of emerging-market acquisitions in developed markets and does prior international acquisition experience of the acquiring firm play a moderating role in this relationship? The theory and findings contribute to the existing literature on emerging-market firms and their investments in developed-market firms and offer some managerial guidelines in managing target post-acquisition success.
Datendienste haben für die Forschung wichtige Funktionen. Bei fortschreitender Digitalisierung der wissenschaftlichen Arbeit werden sie zu unverzichtbaren Grundvoraussetzungen für den Erkenntnisgewinn. Sie ermöglichen Zugang zu Daten, verknüpfen, verarbeiten (z.B. analysieren) und archivieren Daten. Dabei können Datendienste unterschiedlichen Zielsetzungen und Zwecken dienen beziehungsweise für unterschiedliche Zielgruppen (wissenschaftliche Fachgemeinschaften, Domänen aber auch öffentliche und private Unternehmen) aufgebaut sein und verwendet werden.
Der RfII unterscheidet Zwecke der Nutzung, der Verwertung und der Vermarktung von Daten, die Einfluss auf Strukturen, Zugänge und letztlich auf Betriebsund Geschäftsmodelle der Dienste haben. Je nach Ausgestaltung der Dienste, ihrer Geschäftsmodelle und ihrer Angebote können sich aus derartigen Infrastrukturen für die Wissenschaft unterschiedliche Folgewirkungen ergeben. Der Zusammenhang der konkreten Ausgestaltung einschließlich des „Wirtschaftens“ von Datendiensten mit der Entwicklung digitaler Forschung wird im gegenwärtigen Forschungshandeln noch kaum reflektiert. Um an dieser Stelle mehr Licht ins Dunkel zu bringen, hat sich der RfII gut vierzig Datendienste an den Schnittstellen zwischen Wissenschaft, Wirtschaft, Zivilgesellschaft und Verwaltung angesehen. Exemplarisch kamen dabei sechs breitgefächerte Domänen in den Blick: die Erd- und Umweltwissenschaften, die Naturwissenschaften, die Lebenswissenschaften, die Sozial-, Verhaltens- und Wirtschaftswissenschaften, die Geistes- und Kulturwissenschaften sowie heterogene Datenspeicher, die mit den sogenannten „Long-Tail-Daten“ umgehen. Die in den Domänen ausgewählten Dienste wurden als Fallbeispiele – ohne Anspruch auf Repräsentativität – dahingehend analysiert, ob ihre jeweiligen Betriebs- und Geschäftsmodelle Auswirkungen auf das wissenschaftliche Arbeiten mit „ihren“ Daten haben – z.B. (kosten-)freie Zugänglichkeit oder Archivierungsmöglichkeiten, die dauerhaft einen offenen und qualitätsgesicherten Zugang für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler ermöglichen.
Im Ergebnis kann festgestellt werden, dass sich die Frage danach, wie wissenschaftskonform oder auch der Forschung zuträglich spezifische Betriebs- oder Geschäftsmodelle von Datendiensten sind, nicht pauschal beantworten lässt – weder für einzelne Domänen, noch für die Wissenschaft insgesamt. Auch auf die Frage, ob im Sinne eines nachhaltigen Datenökosystems für die Wissenschaft Dienste besser öffentlich, besser in privater Trägerschaft (also: kommerziell ausgerichtet) oder besser in Public-Private-Partnership angeboten werden sollten, gibt es keine einfache Antwort.
Für eine angemessene Bewertung kommt es vor allem auf den Nutzungszweck an, mit welchem die Forschung auf einen Dienst zugreift. Ebenso zählt – gerade aus der Sicht auf das gesamte Wissenschaftssystem und seine Datenumwelt – die Relevanz und konkrete Beurteilung von Nachhaltigkeitsdimensionen. In der Summe ist das Prinzip der besten Eignung zielführend. Mischformen, in denen öffentlich geförderte Angebote mit kommerziellen Angeboten verzahnt werden können, haben nach Einschätzung des RfII ein großes Potential für die Wissenschaft. Die Partizipation von Fachgemeinschaften und öffentliche Aufmerksamkeit können den Bestand solcher Arrangements auch „politisch“ sichern. Zentral für ein Gelingen der Auswahl nach bester Eignung bleibt eine große Verantwortung der öffentlichen Hand. Sie muss ein dauerhaftes und
nachhaltiges Basisangebot für die Wissenschaft, das mindestens die Funktionalitäten des Suchens und Findens sowie des Bewahrens (Langzeitspeicherung auf maschinenlesbaren Medien) abdeckt, aktiv sicherstellen.
Basierend auf dieser Bewertung der Befunde, gibt der RfII Empfehlungen
- zur staatlichen Regulierung des Marktes für kommerzielle und öffentlich finanzierte Datendienste,
- zur Gestaltung der Kooperationsbeziehungen zwischen wissenschaftlichen Akteuren und externen Anbietern von Diensten und
- zur (Selbst-)Organisation von Handlungsfähigkeit auf Seiten der Wissenschaft.
Mit seinen Empfehlungen steckt der RfII einen Rahmen ab, welcher Wettbewerb und Pluralität unter den Datendiensten und ihrer jeweiligen Geschäftsmodelle zum größtmöglichen Nutzen der Wissenschaft gewährleistet. Einseitige Abhängigkeiten durch Lock-Ins und Monopolstellungen von Anbietern oder Angeboten gehen zu Lasten der wissenschaftlichen Souveränität. Das gilt es auszuschließen. Nicht zuletzt sieht der RfII die Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) und ihre Konsortien im Bereich der Nutzung und Verwertung von Forschungsdaten in einer Schlüsselposition, wenn es im Bereich der Datendienste um die
Vermittlung zwischen der Rationalität der wissenschaftlichen und der ökonomischen Sphäre geht.
This paper proposes a method for deriving the joint asymptotic distribution of sample proportions when the population and sample size increase jointly to infinity. The joint distribution of the sample proportions is derived by reducing the multi- variate to a univariate problem and applying the Cramer-Wold device. Knowing the asymptotic distribution we are in a position to conduct inference on linear or non-linear functions of the population proportions such as a ratio or the log-odds. We motivate and develop our method by means of a topical epidemiological application, namely the infection fatality rate of a virus such as SARS-CoV-2. We demonstrate that our method can be extended to more general settings of interest.
Bericht 2019/2020
(2021)
Essays in cryptocurrency
(2021)
Inspire but don't interfere
(2021)
Managers play a pivotal role in the innovation process; yet, the mechanisms through which managers enhance or undermine innovation are not well understood. Drawing upon self-concordance theory, we argue that managers can augment employees’ self-concordance—defined as the congruence of goals and actions with inner values and preferences—through transformational behavior and thereby contribute to innovation. However, transformational behavior is closely coupled to another form of influence, namely process management, the attempt to directly manage innovation-related activities. This form of managerial influence reduces employees’ self-concordance and thereby undermines innovation. We test our conceptual model in a sample of 188 innovation projects using a contextualized method that asked employees to assess their self-concordance and their managers’ behavior during each project. Managers evaluated for each project the innovativeness of the outcome. Multi-level path-analysis provided support for our hypotheses. We discuss future research implications to disentangle innovation-facilitating and innovation-undermining facets of managerial influence.