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Schreiblehre und KI – Teil 3: Erste Schlussfolgerungen aus dieser Erfahrung für die Schreiblehre
(2023)
Praxisanleiter:innen nehmen eine entscheidende Rolle in der Ausbildung von Pflegepersonen wahr. Die Tätigkeit fordert eine Vielzahl von Kompetenzen. Die Weiterbildung Praxisanleitung bietet eine wichtige Grundlage für die Entwicklung dieser Kompetenzen – deren Rahmenbedingungen, Methoden und Inhalte in Österreich werden in dieser Studie untersucht.
Der Standard IAS 36 regelt die Bewertung bestimmter Vermögenswerte in der IFRS-Bilanz und soll verhindern, dass Vermögenswerte mit einem Buchwert ausgewiesen werden, der höher ist als ihr erzielbarer Betrag. Zu diesem Zweck werden der Nutzungswert, der sich aus der Nutzung des Vermögenswertes ergibt, und der beizulegende Zeitwert, der einen theoretischen oder realen Marktwert darstellt, ermittelt. Aufgrund des Interpretationsspielraums des Standards, sich ändernder Faktoren wie Zinssätze und Wachstumsannahmen und der großen Auswirkungen, die Wertminderungen auf die Ergebnisse der Jahresabschlüsse haben können, ist der Impairment Test ein aktuelles Thema. In dieser Arbeit werden verschiedene Herangehensweisen zur Wertminderungsprüfung untersucht und gemeinsam mit identifizierten Verbesserungsmöglichkeiten in einem Best-Practice-Modell zusammengefasst. Zu diesem Zweck wurden Interviews mit sechs Unternehmen und sechs Wirtschaftsprüfern und Wirtschaftsprüferinnen aus der DACH-Region geführt und anschließend mittels fokussierter Interviewanalyse nach Kuckartz und Rädiker (2020) ausgewertet. Es zeigte sich, dass insbesondere die vorgelagerte Trigger Analyse und die Kontrollmechanismen an verschiedenen Stellen des Prozesses in der Praxis weiterentwickelt werden sollten. Darüber hinaus wird empfohlen, im Falle einer Wertminderung eines Goodwills nicht nur auf dem in der Praxis bevorzugten Nutzungswert zu beharren, sondern einen zweiten Bewertungszyklus mit dem beizulegenden Zeitwert durchzuführen, um den Wertminderungsbedarf zu reduzieren. Die Ergebnisse dieser Studie bieten verschiedene Möglichkeiten für weitere Forschungen, beispielsweise könnten weitere Experten und Expertinnen aus verschiedenen Ländern befragt werden, oder es könnte mehr Aufmerksamkeit auf Teilprozesse, wie z.B. die Trigger Analyse oder die Goodwill-Bewertung mit dem Fair-Value-Ansatz, gelegt werden.
Der Fremdvergleichsgrundsatz ist ein wichtiges Instrument zur Bestimmung von Verrechnungspreisen zwischen verbundenen Unternehmen, um Gewinnverschiebungen zu vermeiden. Durch den Vergleich mit unabhängigen Unternehmen sollen angemessene Preise und Bedingungen für internationale Transaktionen gewährleistet werden. Die Anwendung des Fremdvergleichsgrundsatzes erfordert eine sorgfältige Analyse der Transaktionen und trägt zur Einhaltung der Steuervorschriften bei. Die wirtschaftlichen Auswirkungen der Covid-19-Pandemie haben jedoch neue Herausforderungen für die Bestimmung von Verrechnungspreisen hervorgebracht, wie die Berücksichtigung staatlicher Hilfen oder das Vorhandensein verlässlicher Vergleichsdaten. Konzernunternehmen waren daher dazu gezwungen, ihre bisherige Verrechnungspreispolitik zu überdenken und gegebenenfalls anzupassen. In der vorliegenden Masterarbeit werden die Auswirkungen der Covid-19-Pandemie auf die Bestimmung von Verrechnungspreisen in multinationalen Konzernunternehmen mit Hauptsitz in Vorarlberg untersucht. Um das angestrebte Ziel dieser Arbeit zu erreichen, ist es von großer Bedeutung, den aktuellen Forschungsstand zu den Auswirkungen der Covid-19-Pandemie auf die Bestimmung von Verrechnungspreisen durch eine umfassende Literaturrecherche zu erfassen und die rechtlichen Grundlagen zu analysieren. Basierend auf dem gewonnenen theoretischen und rechtlichen Wissen wurden Fachleute bedeutender Unternehmen mit Headquarter in Vorarlberg befragt. Darüber hinaus wurden Expertinnen aus renommierten Beratungsunternehmen befragt, um die Thematik aus verschiedenen Perspektiven zu beleuchten.
Die vorliegende Masterarbeit befasst sich mit dem Verhalten von Mitarbeitenden in psychologisch sicheren und unsicheren Situationen. Hierfür wird das Konstrukt der psychologischen Sicherheit mit der Theorie der Ressourcenerhaltung verbunden. Dies wird als ein möglicher Ansatz gesehen, um zu erklären, wie psychologische Sicherheit entstehen kann. Es wird ermittelt, welche Ressourcen, als Prädiktoren von psychologischer Sicherheit relevant sind und zu welchen verhaltensbezogenen Konsequenzen psychologisch sichere und unsichere Situationen führen. Um die hierfür benötigten Daten zu erheben, wurde eine qualitative Studie in Form von neun teilstandardisierten Interviews, nach der Critical Incident Methode, durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen auf, dass mit dieser Methode relevante Ressourcen der psychologischen Sicherheit ermittelt und verhaltensbezogene Konsequenzen, erfasst werden. Somit eignet sich die methodische Herangehensweise der vorliegenden Arbeit zur Anwendung in Unternehmen. Auf diese Weise können Unternehmen ermitteln, welche relevante Ressourcen für ihre Mitarbeitenden, die zur psychologischen Sicherheit führen, bereits vorhanden sind und welche gefördert werden müssen.
Die Anforderungen an gute Prognosen im Energiehandel der illwerke vkw AG steigen kontinuierlich an, da diese dazu verwendet werden, die richtigen Energiemengen auf dem Day-Ahead-Markt zu kaufen oder zu verkaufen. Zusätzliche Herausforderungen wie Wettereinflüsse und der steigende Energiebedarf von E-Autos erschweren die Prognose. Darüber hinaus gestaltet es sich mit den herkömmlichen Prognosebewertungen schwierig, die Kostenaspekte angemessen abzubilden. Aus diesem Grund wird in dieser Masterarbeit eine neue Methode zur Bewertung der Prognosequalität implementiert und mit bewährten Kennzahlen wie R², MAE, MAPE und RMSE verglichen. Diese Methode nutzt einen Preisverlauf, der die durchschnittlichen Marktpreise der Ausgleichsenergiepreise als Bewertungsmaßstab widerspiegelt. Die neue Bewertungsmethode wird mit Algorithmen wie dem Artificial Neural Network von Tensorflow, dem Decision Tree Regressor, der Linearen Regression, dem Multi-Layer Perception und dem Random Forest Regressor von Scikit-Learn verglichen. Zudem wird ein eigens erstelltes Gurobi-Modell, welches die Ausgleichsenergiepreise für die Gewichtung der absoluten Prognosefehler heranzieht, als Lineare Regression implementiert. Die genannten Modelle werden mithilfe von Python implementiert. Es werden tägliche Vorhersagen basierend auf viertelstündlichen Daten für Zeiträume von bis zu einem Jahr unter Verwendung eines Sliding-Window-Verfahrens mit unterschiedlichen Trainingsdaten erstellt. Die neue Bewertungsmethode mit der Einbeziehung von Kostenfaktoren, konnte sich im Vergleich zu MAPE, MAE, RMSE und R² nicht deutlich von den anderen unterscheiden. Die besten Ergebnisse wurden mit der Linearen Regression von Scikit-Learn und dem Gurobi-Modell mit der preisgewichteten Minimierung erzielt. Dabei sind die anderen Algorithmen nicht weit von den Resultaten der LR und GP entfernt. Unter dem Aspekt, dass das eigene Modell die Kosten minimieren soll, konnte es aber nicht als die beste Methode bewertet werden. Deswegen müssen das Modell und die gewählten Ausgleichsenergiepreise optimiert werden. Hierzu erzielte unter den sieben verwendeten Methoden die Lineare Regression das beste Ergebnis.