Wirtschaft (MSB)
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Die Ernsting’s family Fashion-Retail-Studie analysiert das Kaufverhalten von Verbraucher*innen in Deutschland in der Modebranche. Neben der Darstellung des Status quo werden über mehrere Erhebungszeitpunkte Veränderungen in den Kauf- und Konsumgewohnheiten erfasst. Zusätzlich wird ein aktuelles Thema in einer Deep-Dive-Studie vertieft.
Angesichts der gegenwärtigen ökologischen Herausforderungen und der technologischen Innovationen in der Modeindustrie konzentriert sich die dritte Ausgabe auf die Analyse des nachhaltigen Kauf- und Konsumverhaltens von Verbraucher*innen in Deutschland. Daran anknüpfend befasst sich die Deep-Dive-Studie mit der Frage, wie sich unterschiedlich hohe Rücksendegebühren auf das Bestellverhalten von Online-Käufer*innen im Modehandel auswirken und welche Rolle das Umweltbewusstsein der Verbraucher*innen dabei spielt.
Background
Artificial intelligence (AI) has the capability to analyze vast amounts of data and has been applied in various healthcare sectors. However, its effectiveness in aiding pharmacotherapy decision-making remains uncertain due to the intricate, patient-specific, and dynamic nature of this field.
Objective
This study sought to investigate the potential of AI in guiding pharmacotherapy decisions using clinical data such as diagnoses, laboratory results, and vital signs obtained from routine patient care.
Methods
Data of a previous study on medication therapy optimization was updated and adapted for the purpose of this study. Analysis was conducted using R software along with the tidymodels extension packages. The dataset was split into 74% for training and 26% for testing. Decision trees were selected as the primary model due to their simplicity, transparency, and interpretability. To prevent overfitting, bootstrapping techniques were employed, and hyperparameters were fine-tuned. Performance metrics such as areas under the curve and accuracies were computed.
Results
The study cohort comprised 101 elderly patients with multiple diagnoses and complex medication regimens. The AI model demonstrated prediction accuracies ranging from 38% to 100% for various cardiovascular drug classes. Laboratory data and vital signs could not be interpreted, as the effect and dependence were unclear for the model. The study revealed that the issue of AI lag time in responding to sudden changes could be addressed by manually adjusting decision trees, a task not feasible with neural networks.
Conclusion
In conclusion, the AI model exhibited promise in recommending appropriate medications for individual patients. While the study identified several obstacles during model development, most were successfully resolved. Future AI studies need to include the drug effect, not only the drug, if laboratory data is part of the decision. This could assist with interpreting their potential relationship. Human oversight and intervention remain essential for an AI-driven pharmacotherapy decision support system to ensure safe and effective patient care.
Zeitenwende für Sparer? Was die Rückkehr der Zinsen für die private Vermögensbildung bedeutet
(2024)
Während das Ertragswertverfahren nach IDW S1 mit Hilfe des Capital Asset Pricing Models (CAPM) die Kapitalkosten aus den Verhältnissen am Kapitalmarkt zum Bewertungsstichtag ableitet, arbeitet das vereinfachte Ertragswertverfahren nach §§ 199 ff. BewG für Stichtage seit dem Jahr 2016 mit einem festen Multiplikator. Veränderliche Kapitalmarktzinsen auf der einen und ein feststehender Multiplikator auf der anderen Seite führen stichtagsabhängig zu Unterschieden im Bewertungsergebnis. Angesichts der aktuellen Rechtsprechung des BFH, der gestiegenen Kapitalmarktzinsen und veränderlicher Risikofaktoren sollen für die Jahre ab 2016 für den Marktdurchschnitt und für ausgewählte Branchen die so ermittelten Kapitalkosten mit dem Multiplikator nach § 203 BewG verglichen werden. Der Beitrag schließt mit einem kurzen Fazit zur Verfahrenswahl.
In diesem Open Access-Buch wird auf Grundlage der Anforderungen potenzieller Stakeholder, der bestehenden regulatorischen Vorgaben und des Status quo der externen Unternehmensberichterstattung über digitale Transformation ein innovatives Berichtskonzept entwickelt, welches Berichterstellern eine Hilfestellung bietet, die Entscheidungsnützlichkeit ihrer externen Unternehmensberichterstattung zu erhöhen. Digitale Transformation ist eines der Megathemen unserer heutigen Zeit und kann entscheidend für den Erfolg und Fortbestand von Unternehmen sein. Dementsprechend ist i. S. d. Stakeholder- und der Agency-Theorie davon auszugehen, dass sowohl die externen Stakeholder als auch das Management eines Unternehmens ein Interesse an der Veröffentlichung diesbezüglicher Informationen haben, um die Erreichung ihrer persönlichen Ziele beurteilen zu können und schließlich den Fortbestand des Unternehmens zu sichern. Explizite Vorgaben oder Empfehlungen zur externen Unternehmensberichterstattung über digitale Transformation gab es bisher nicht. Die bis dato unerforschten Anforderungen von Stakeholdern an eine solche Berichterstattung sowie die nur unzureichend erforschte Berichterstattungspraxis stellten Unternehmen darüber hinaus vor die Herausforderung, diesbezüglich entscheidungsnützliche Informationen zu berichten.
Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen ist zu einem Schwerpunktthema geworden und dominiert aktuell Diskussionen in Kliniken allgemein als auch Pathologien spezifisch. Trotz des Enthusiasmus klafft nach wie vor eine Lücke zwischen den Erwartungen der Anwender und den tatsächlichen Vorteilen nach der Implementierung. Dies spiegelt sich in den Herausforderungen der KI-Integration wider.
In der folgenden wissenschaftlichen Studie widmen wir uns den Erwartungen von Akteuren im Gesundheitswesen – spezifisch in Kliniken und Pathologien – an KI-Lösungen und ihren Einsatz. Dabei wird ein besonderer Fokus auf die dahinterliegenden Faktoren gelegt, die die aktuellen Erwartungen und die daraufhin ergriffenen Maßnahmen beeinflussen. Unsere Ergebnisse stützen sich sowohl auf den wissenschaftlichen Diskurs als auch auf die weite, öffentliche Diskussion zur praktischen Umsetzung – wie in Expertenberichten, Interviews, Konferenzbeiträgen und Artikeln aus Politik, Kliniken und weiteren Institutionen.
Dadurch trägt die Studie zu einem besseren Verständnis der aktuellen KI-Erwartungen und ihrer beeinflussenden Faktoren bei und befähigt Akteure in dem Markt, die Zukunft von KI im Gesundheitswesen mitzugestalten.
Der Abschlussbericht fasst die im Wintersemester 2023/2024 erzielten Ergebnisse des Forschungs- und Entwicklungsprojektes im Studiengang Master of Science Wirtschaftsinformatik an der FH Münster zusammen.
Das Forschungsprojekt befasste sich mit der Fragestellung, wie sich hochperformanter Code in systemfernen Programmiersprachen wie Java oder JavaScript integrieren lässt, um die vorhandene Hardwareleistung moderner CPUs und GPUs besser ausnutzen zu können. Derzeitig wird hierzu sowohl im Umfeld der Java-Plattform als auch in einer Working Group des World Wide Web Consortiums an Vorschlägen zur verbesserten SIMD-Integration gearbeitet. Im Forschungprojekt wurden diese Vorschläge aufgegriffen und hinichtlich des resultierenden Programmieraufwandes und der erzielbaren Leistungssteigerung qualitativ und quantitativ bewertet. Für JavaScript-basierte Browseranwendungen standen die Schnittstellen WebGPU und WebGL im Mittelpunkt, im Java-Umfeld wurden die drei Schnittstellen Foreign Functions & Memory API, Java Vector API und Java Native Interface (JNI) miteinander verglichen und bewertet.
Working Capital in der Kreditanalyse: Cashflow-Effekte erkennen und Risikosignale identifizieren.
(2024)
Mit der 7. Novelle der MaRisk ist die Notwendigkeit der Berücksichtigung von ESG-Risiken für deutsche Kreditinstitute auch im Kreditprozess angekommen. Um einen Marktüberblick zum aktuellen Umsetzungsstand sowie den geplanten Maßnahmen zur Berücksichtigung von ESG-Risiken im Kreditprozess für Firmenkunden zu erhalten, haben die Autoren zwei umfassende empirische Untersuchungen bei Banken durchgeführt. Als größte Herausforderung bei ESG-Risiken im Kreditprozess haben demnach nahezu alle Institute die Datenerhebung identifiziert. Auswirkungen auf Kreditentscheidungen werden nur von einer Minderheit der Institute (und dann fast immer lediglich in Ausnahmefällen) gesehen. Die Relation von Nutzen und Aufwand wird von den Teilnehmern zudem kontrovers bewertet.
Auswirkungen des Zinsanstiegs auf das Verhalten von Immobilieninvestoren und Projektentwicklern.
(2024)
Kommentierung des § 271 HGB
(2023)
Die digitale Transformation ist eine zentrale Herausforderung für Unternehmen. Dieses Buch bietet einen Handlungsrahmen, der das vielschichtige Thema strukturiert, aus einer vorwiegend betriebswirtschaftlichen Sicht einfach erklärt und eine systematische Anleitung zur Digitalisierung bietet. Es richtet sich gleichermaßen an Praktiker und Studierende.
Das digitale Unternehmen wird über zehn Elemente, z. B. Prozesse, Produkte, Geschäftsmodell und Daten, praxisorientiert dargestellt. Für jedes Element wird anschaulich erläutert, was dessen digitale Transformation konkret bedeutet und in welchen Stufen diese umsetzbar ist. Handlungsempfehlungen und zahlreiche Beispiele zeigen, wie eine schrittweise Digitalisierung des Unternehmens erfolgen kann. Dabei wird auch hinterfragt, wie weit eine Digitalisierung tatsächlich sinnvoll ist. Traditionelle Ansätze der digitalen Transformation wie die Prozess-Digitalisierung werden ebenso beschrieben wie neuere Ansätze, beispielsweise die Digitalisierung von Produkten oder das Internet of Things. Zusätzlich zu den zehn Elementen werden digitale Technologien wie Robotic Process Automation (RPA), Process Mining, Blockchain oder 3D-Druck beschrieben, die als Enabler der digitalen Transformation interpretiert werden. Nutzenbewertungen von Investitionen sowie das begleitende Change Management und eine umfassende Fallstudie, die die komplette Transformation eines Unternehmens darstellt, runden das Buch ab.
In einer Ära technologischer Fortschritte, sich wandelnder Werte und neuer Arbeitsplatzdynamiken hat sich das Konzept „New Work“ als Zukunftsperspektive etabliert. Es geht dabei um mehr als Technologie – vielmehr um tiefgreifende Arbeitsstrukturveränderungen, die Autonomie und Eigenverantwortung betonen.
Das Thema "New Work" hat sowohl in der Forschung als auch in der Praxis in den letzten Jahren an großer Bedeutung gewonnen. Aus dem gemeinsamen Bewusstsein für die Relevanz dieses Themas ist diese kollaborative Studie zwischen dem Science-to-Business Marketing Research Centre der FH Münster und der noventum consulting GmbH mit Beteiligung von 100 Mitarbeitenden in Münsterländer Unternehmen entstanden. Sie erfasst den aktuellen Stand von New Work im Münsterland und findet Antworten zu drängenden New Work Fragen. Die Ergebnisse sind sowohl aufschlussreich als auch nachdenklich stimmend. Trotz der Begeisterung an neuen Arbeitsparadigmen herrscht im Münsterland eine gewisse Unklarheit über „New Work“. Ein einheitliches Verständnis fehlt, was das volle Potenzial hemmt. Die Studie zeigt die Komplexität und fördert Verständnis jenseits der Terminologie. Sie verdeutlicht Chancen und Herausforderungen für Unternehmen im Münsterland im Kontext von New Work. Die Region könnte Vorreiter sein, doch Erfolg erfordert gemeinsame Anstrengung und Offenheit für neue Arbeitsstrukturen.
Die Last des Sparens
(2023)
Die heutige Art des Wirtschaftens überschreitet die natürliche Tragfähigkeit der Erde bereits in vielen Bereichen. Diese Entwicklungen werden nicht nur zu gesell-schaft¬lichen Verwerfungen, sondern auch zu dramatischen volkswirtschaftlichen Kosten führen. Eine besondere Bedrohung stellt hierbei der Klimawandel dar. Die Folgen werden immer häufiger auch in Europa sichtbar: Sommer sind geprägt von Hitze, Trockenheit und Waldbränden. Das ist nicht nur mit viel Leid für Mensch und Umwelt verbunden, sondern auch mit hohen ökonomischen Kosten. Für 2022 liegen noch keine Schätzungen vor, jedoch haben nach einer aktuellen Studie von prognos die beiden heißen Sommer 2018 und 2019 und die Sturzfluten und Überschwemmungen im Juli 2021 in Deutschland Kosten von mehr als 80 Mrd. € verursacht (vgl. Trenczek et al. 2022). Es ist unter Expert:innen unumstritten, dass dies nicht der letzte heiße Sommer gewesen ist. Der Hitzetrend soll laut Generalsekretär der World Meterological Organisation (WMO) bis mindestens 2060 anhalten, selbst wenn die internationalen Klimaschutzziele erreicht werden (vgl. WMO 2022). „This heatwave is the new normal“ konstatierte Petteri Taalas am 29.07.2022 auf einer Pressekonferenz (vgl. WMO 2022).
Um das Problem nicht noch zu verschärfen, ist ein energisches Umsteuern bei der Verbrennung fossiler Energieträger notwendig. Wirtschaftswachstum und die Emission von Treibhausgasen müssen voneinander entkoppelt werden. Die Politik hat dieses Problem seit Jahrzehnten erkannt und auch bereits Klimaschutzmaßnahmen ergriffen. Im Jahr 2021 hat sich die EU zum Ziel gesetzt, bis 2050 klimaneutral zu werden (Art. 4 VO (EU) 2021/1119), Deutschland möchte dieses Ziel sogar bis 2045 erreichen (§3 KSG). Allerdings müssen entsprechenden Verordnungen und Gesetzen auch ausreichende Maßnahmen zur Umsetzung der Ziele folgen. Einerseits stellt der Ukrainekrieg und die damit verbundene Knappheit von fossilen Energieträgern eine Chance zur Transformation unseres Energiesystems dar, andererseits lässt die Notwendigkeit einer stabilen Energieversorgung Klimaschutzbemühungen in den Hintergrund rücken.
In diesem Beitrag prüfen wir, ob in Deutschland und der EU 27 eine Entkopplung von Wirtschaftswachstum und Treibhausgasemissionen (THGE) im Zeitraum von 1995 bis 2020 gelungen ist. Zudem werden wir zeigen, welche Bedingungen notwendig sind, um Klimaneutralität bis 2045 (Deutschland) bzw. 2050 (EU 27) zu erreichen. Eine besondere Rolle spielt hier der technische Fortschritt.
Beim Aufbau orientieren wir uns an fünf, aufeinander aufbauenden Fragestellungen zur Klimaneutralität: „Wovon sprechen wir?“ (Kap. 2). „Wo stehen wir?“ (Kap. 3), „Wo müssen wir hin?“ (Kap. 4), „Wie kommen wir da hin?“ (Kap. 5) und „Wie wird das konkret umgesetzt?“ (Kap. 6). In Kapitel 7 fassen wir die wichtigsten Erkenntnisse zusammen und geben einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen „Was lernen wir daraus?“.