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Die vorliegende Masterarbeit enthält neue Erkenntnisse in Bezug auf die Frage, ob die Änderung einer Analystenempfehlung für Aktien neue Informationen enthält und ein Anleger eine abnormale Rendite erzielen kann. Darüber hinaus wird untersucht, ob in Phasen des konjunkturellen Abschwungs eine höhere abnormale Rendite im Vergleich zu einem konjunkturellen Aufschwung ausgewiesen wird. Die Ergebnisse zeigen, dass Aktienkurse signifikant positiv auf Kaufempfehlungen und signifikant negativ auf Verkaufsempfehlungen reagieren. Zusätzlich wird belegt, dass eine höhere und zeitlich längere Reaktion auf eine Verkaufsempfehlung gegenüber einer Kaufempfehlung stattfindet. Es wird außerdem festgestellt, dass auch bei isolierter Betrachtung der Konjunkturzyklen (Aufschwung und Abschwung) eine abnormale Rendite erzielt wird. Zudem verzeichnen negative Veränderungen der Analystenempfehlungen eine höhere abnormale Rendite als jene bei positiven Veränderungen.
Diese Arbeit resultiert in einem Leitfaden, der zur verbesserten Wirksamkeit von Lernmaßnahmen in Organisationen beitragen soll. Inbesondere die Verkürzung der Halbwertszeit von Wissen gab Anlass zur vorliegenden Untersuchung. In den Kapiteln zwei und drei wurde das theoretische Fundament durch Bearbeitung der Themen Personal-/Kompetenzentwicklung, allgemeine und individuelle Lerntheorie, sowie Lernbedarfsanalyse, Lerntransfer und Lernevaluation gebildet. Darauf aufbauend wurde mit der Methodik (Kapitel 4) der Experteninterviews der aktuelle Stand definierter Organisationen im Raum Ostschweiz, Westösterreich und Liechtenstein hinsichtlich Lernbedarfsanalyse, Lerntransfer und Lernevaluation erhoben. Diese Ergebnisse wurden in Kapitel 5 mit der Literaturstudie aus Kapitel 2 und 3 verglichen. Der Leitfaden besteht für Lernbedarfsanalyse, Lerntransfer und Lernevaluation aus unterschiedlichen Schritten, die in Tabellenformat dargestellt und beschrieben sind (Kapitel 6). In Kapitel 7 wurden, neben einer Zusammenfassung und einem Fazit, weiterführende Forschungsansätze zur Thematik angeführt.
Das Management eines Unternehmens kann Mithilfe von bilanzpolitischen Maßnahmen bewusst Einfluss auf das Unternehmensergebnis nehmen. Durch Ausnutzung von Ermessenspielräumen bei der Bildung und Auflösung von Rückstellungen können stille Reserven gebildet und in späteren Perioden wieder aufgelöst werden.
In dieser Masterarbeit wurde untersucht ob die Unternehmen des M-DAX mithilfe der Big-Bath-Accounting-Methode oder der Income-Smoothing-Methode bewusst Einfluss auf das Jahresergebnis genommen haben. Hierfür wurden die Geschäftsberichte der Zielgruppe im Zeitraum von 2009 – 2018 empirisch untersucht. Um die Gültigkeit der Hypothesen zu überprüfen wurde das ausgewiesene EBIT mit einem bereinigten EBIT verglichen. Für die Ermittlung des bereinigten EBITs wurden die tatsächlichen Rückstellungsbildungen bzw. Rückstellungsauflösungen durch die über den Betrachtungszeitraum durchschnittlichen Rückstellungsbildung bzw. Rückstellungsauflösung ersetzt.
Die Ergebnisse der empirischen Untersuchung haben gezeigt, dass die Unternehmen der Zielgruppe Mithilfe von Rückstellungen großen Einfluss auf das EBIT nehmen können. Weiter konnte belegt werden, dass die meisten Unternehmen bei der Rückstellungsbewertung grundsätzlich vorsichtig agieren und höhere Beträge in Rückstellungen bilanzieren.
Autonome Steuerung für das Demand Side Management von Wärmepumpenboilern mit linearer Optimierung
(2020)
Wärmepumpen, im Speziellen Wärmepumpenboiler, stellen mit ihrer thermischen Speicherkapazität eine gute Möglichkeit für autonome verbraucherseitige Laststeuerung (Autonomes Demand Side Management ADSM) dar. Zudem gewinnt diese Art der Brauchwarmwassererzeugung durch ihren dezentralen Ansatz und das Auskommen ohne fossile Energieträger im privaten Wohnbau immer mehr an Bedeutung. In Kombination mit staatlichen Fördergeldern ist die Anzahl verkaufter Einheiten in den letzten 5 Jahren am deutschen Markt um circa 25 % gestiegen. Obwohl das Lastverschiebungspotenzial von Wärmepumpenboilern unter Anwendung von Optimierungsalgorithmen in der Literatur theoretisch nachgewiesen ist, fehlen Verifikationen unter realen Bedingungen. Diese Arbeit will einerseits das theoretische Potential aufzeigen und andererseits mit dem vorgestellten Laborversuch einen Beitrag dazu liefern, die Verifikationslücke zu schließen. Für die Untersuchung im Labor wird ein handelsüblicher Wärmepumpenboiler bestehend aus einer Luft-Wärmepumpe und einem 300 Liter Warmwasserspeicher mit Sensoren und Aktoren ausgestattet. Insgesamt vier Temperatursensoren befinden sich am Speicherzulauf und -ablauf, sowie nahe der Speichermitte. Für die Aufzeichnung des Volumenstroms wird ein magnetisch-induktiver Messsensor am Speichereingang installiert. Zusätzlich wird mithilfe eines Proportionalventils am Speicherausgang das gewünschte Zapfprofil realisiert. Die Datenakquisition wird durch einen Datenlogger durchgeführt und die Optimierungsroutine auf dem PC implementiert. Die autonome Steuerung basiert auf einer von Day-Ahead-Marktpreisen der Energy Exchange Austria (EXAA) getriebenen linearen Optimierung mit dem Ziel, die Kosten der elektrischen Energie zu minimieren. Das Warmwasserverbrauchsprofil bildet den Verbrauch eines 4- Personen-Haushalts ab. Alle Mess- und Simulationsreihen basieren auf den gleichen Day-Ahead Preisfunktionen und Nutzerprofilen. Zur Verifikation des Lastverschiebungspotentials werden die Kosten pro MWh elektrischer Energie und die Kosten pro MWh thermischer Nutzenergie im Hysteresebetrieb (Normalbetrieb) denen des optimierten Betriebs gegenübergestellt. Durch eine Jahressimulation konnte das theoretische Potential nachgewiesen werden. Die Auswertungen der Kosten pro MWh elektrischer Energie zeigen Kosteneinsparungen am Day-Ahead-Markt von rund 18 %. Die Kosten pro MWh thermischer Nutzenergie konnten durch die Optimierung um rund 19 % gesenkt werden. Die thermische Effizienz konnte somit um rund 1 % gesteigert werden. Der Wärmepumpenboiler wurde insgesamt zwei Wochen betrieben; eine Messreihe davon fand dabei im Normalbetrieb statt. In einer weiteren Messreihe wurde die Wärmepumpe mit der Optimierungsroutine betrieben. Die Auswertungen der Kosten pro MWh elektrischer Energie zeigen Kosteneinsparungen am Day-Ahead-Markt von circa 23 %. Ebenso konnten die Kosten pro MWh thermischer Nutzenergie um 19 % gesenkt werden. Gleichzeitig sank die thermische Effizienz um 6 %.
Business Intelligence (BI) beschreibt den Bereich, der für die Auswertung betrieblicher Geschäftsdaten verantwortlich ist und von Unternehmen jeder Größe verwendet wird. Die erhaltenen Informationen unterstützen die Entscheidungsfindung von Unternehmen und können sich positiv auf die Geschäftsentwicklung auswirken. Die Hexagon Geosystems hat seit mehreren Jahren Lösungen im Einsatz, mit welchen die systematische Analyse von Geschäftsdaten abgewickelt wird. Für Unternehmen dieser Größe sind leicht zugängliche und benutzerfreundliche BI-Lösungen unerlässlich - über die Jahre und der wachsenden Menge an Analysen und Berichten haben sich aber Probleme in der Verwendung und Verständlichkeit gebildet, welche im Rahmen dieser Masterarbeit untersucht werden.
Zum Beginn werden die theoretischen Inhalte der Arbeit erläutert und eine Wissensgrundlage geschaffen. Aus der in der Ist-Analyse gegebenen Beschaffenheit im Unternehmen werden die Probleme der aktuellen Lösung im Rahmen einer Problemerläuterung aufgewiesen. Die daraus resultierenden Erkenntnisse bilden die Grundlage für die Konzipierung eines Proof of Concepts in den darauf folgenden Kapiteln. In dem Proof of Concept wird ein Vorschlag für ein Baukastensystem zur Erstellung von Berichten und dessen Dokunentationen präsentiert. Eine mittels der System Usability Scale durchgeführten Evaluation zeigte, dass eine benutzungsfreundliche Applikation entstanden ist, welche neben Vorteilen für die Endanwender des Business Warehouses auch Vorteile für die Administratorinnen bei der Erstellung von Berichten mit sich bringt. Eine Zusammenfassung und ein abschließender Ausblick weist diverse Arbeitsschritte auf, welche zur Integration der Applikation in die produktive Landschaft des Unternehmens benötigt werden.
Die Digitalisierung von Unternehmen und deren Produktionsanlagen bringen neue Bedrohungsformen mit sich, die zielorientierter ausgerichtet sind und mehrere Computersysteme gleichzeitig betreffen. Klassische Schutzmechanismen wie Firewalls, Anti-Viren-Systeme und IDS sind zumeist signatur- oder muster-basiert und können diese komplexen Bedrohungsformen nicht effizient erkennen. Die verwendeten Signaturen und Muster können durch Angreifer einfach umgangen werden. Darüber hinaus sind gezielte und komplexe Angriffe nur durch die Verknüpfung von Informationen mehrerer Computersysteme identifizierbar.
In den letzten Jahren wurden daher verstärkt anomalie-basierte IDS entwickelt und eingesetzt, die anhand selbstlernender Algorithmen das normale Verhalten von mehreren miteinander vernetzten Computersystemen erlernen und Abweichungen zum normalen Verhalten identifizieren. Hierzu verwenden die Algorithmen Log- und Monitoringdaten der Anwendungsschicht von verschiedenen Computersystemen und Anwendungen. Der Zugriff auf die Logdaten zur weiteren Analyse ist jedoch kompliziert, weil sie nicht an einer zentralen Stelle zusammenlaufen und es keine allgemein anerkannten Standards für die Erzeugung und Übertragung von Logdaten existieren.
Infolgedessen wird in dieser Arbeit ein zentrales Log-Management-System in eine Produktionsumgebung eingeführt, die verschiedene IT-Komponenten und Komponenten einer realen Güterproduktion beinhaltet. Zudem werden Logdaten verschiedener heterogener Datenquellen auf diesem System zentral aggregiert. Neben der Einführung eines Standards für die Struktur und Übertragung der Logdaten von den einzelnen Datenquellen auf das Log-Management-System, werden Logdaten auf ihre Relevanz hinsichtlich der Erkennung von Anomalien und der Abbildung des Systemverhaltens analysiert. Diese Arbeit beinhaltet zudem fortgeschrittene Bedrohungsszenarien, die für die Evaluation der IDS verwendet werden können und stellt somit eine Grundlage für eine zukünftige Analyse der Logdaten durch IDS dar.
Quasilineare Tauchankerspule
(2020)
In dieser Arbeit werden verschiedene Augmented Reality Tools analysiert und getestet, um eine Brandmeldezentrale zu erkennen und auf dieser virtuelle Inhalte darzustellen. Die Erkennung der Zentrale wird mittels Bilderkennung und Objekterkennung von Vuforia, Wikitude und AR Foundation durchgeführt. Zusätzlich wird in dieser Arbeit eine AR Applikation implementiert, welche sowohl mit iOS und Android Geräten als auch für die Microsoft HoloLens 2 kompatibel ist. Die Anwendung soll zeigen, an welcher Stelle in der Brandmeldezentrale ein Fehler vorliegt und wie dieser behoben werden kann. Für die Fehlerbehandlung kommt eine “Schritt für Schritt Anleitung“ zum Einsatz, bei welcher Teile der Zentrale augmentiert hervorgehoben werden, wenn diese für die Behebung des Problems relevant sind. Es werden diverse Geräte bezüglich Interaktion und deren Stärken bzw. Schwächen evaluiert. Für die Analyse haben Testpersonen die Anwendung sowohl auf der HoloLens 2 als auch auf einem iPad Pro getestet. Die Ergebnisse zeigen, dass einige Personen Schwierigkeiten mit der Gestensteuerung auf der HoloLens 2 haben. Die Ausführung der Pinch Geste, welche durch das zusammendrücken von Daumen und Zeigefinger ausgeführt wird, wurde oft zu ungenau durchgeführt. Der Vergleich der beiden Geräte hat ergeben, dass Interaktionen auf dem iPad schneller ausgeführt werden können als auf der HoloLens. Außerdem wurde überprüft, wie sich unterschiedliche Lichtverhältnisse auf die Anwendung auswirken. Dabei stellte sich heraus, dass die Hologramme bei der HoloLens bei einer stark beleuchteten Umgebung nicht gut sichtbar sind. Die Objekterkennung der Brandmeldezentrale weist einige Fehler bei der Erkennung der Brandmeldezentrale auf. Diese sind darauf zurückzuführen, dass die Brandmeldezentrale für die verwendeten Augmented Reality Tools zu wenig Merkmale aufweist.
ÖKOPROFIT ist ein Kooperationsprojekt zwischen den örtlichen Gemeindenund der lokalenWirtschaft.Die Teilnahme ist für die Betriebe freiwillig. Ziel ist die Betriebskostensenkung bei gleichzeitiger Schonung der Ressourcen. In Vorarlberg sind derzeit circa170 Betriebe zertifiziert. Im Rahmen der Rezertifizierung, die jedes Jahr stattfindet, wird von den Betrieben ein Umweltbericht erstellt. Die Berichte werden derzeit in Word verfasst, in eine Cloud geladen und dort von den Auditoren geprüft. Dies ist jedoch nicht mehr zeitgemäß. Im Rahmen des CESBA-AlpsInterreg Alpine Projektes (2016-2019) wurde ein Tool entwickelt, mit dem Ziel Nachhaltigkeit und Energieeffizienz im Alpenraum zu verbessern. In dieser Arbeit wird nun geprüft, inwiefern das bestehende CESBA-Alps-Tool in Wert gesetzt und somit in den Rezertifizierungsprozess von ÖKOPROFIT integriert werden kann. Das Tool wird zunächst so eingerichtet, dass die Betriebe mit ihren dazugehörigenIndikatoren sowie passende Indikatoren-Sets angelegt werden können. Für den Test werden historische Daten bis zum Jahr 2013von zwei Pilot-Clustern (Landeskrankenhäuser und Landesregierungsgebäude) mit unterschiedlichen Indikatoren-Sets eingepflegt. Es wird untersucht, inwiefern die Auswertungen und Exporte für den Rezertifizierungsprozess bereits tauglich sind. Jegliche Auffälligkeiten, Fehler oder Verbesserungsvorschläge werden gesammelt. Es wird klar, dass die Export-Dateien verschlankt und optimiert werden müssen, damit sie ohne Mehraufwand verwertet werdenkönnen. Die wichtigste Handlungsempfehlung ist die automatisierte Berichtlegungsfunktion. Es sollte ein Texteditor in das Tool eingearbeitet werden, in den Unternehmen einzelne Textbausteine einpflegen können, sodass mithilfe des Tools nicht nur das Kennzahlenkapitel des Umweltberichts, sondern alle Kapitel standardisiert erarbeitet werden können. Nur so kann sichergestellt werden, dass das Tool für die Betriebe eine Arbeitserleichterung und somit Zeitersparnis generiert. In einem weiteren Arbeitspaketwurden ähnliche Online-Tools anhand von im Vorhinein ausgewählten und priorisierten Kriterien, die ein optimales Tool erfüllen sollte, mithilfe einer gewichteten Entscheidungsmatrix semiquantitativ verglichen. Hierbei schnitt das in dieser Arbeit getestete Tool selbst ohne die Verbesserungen am besten ab. Es stellt sich heraus, dass es bereits die Hälfte der ausgewählten Kriterien in einer sehr guten Weise erfüllt. Die Kriterien wurden von der ÖKOPROFIT-Programmleitung definiert. Werden die Handlungsempfehlungen in der Zukunft noch umgesetzt, könnte mit dem Tool tatsächlich eine Verbesserung des derzeitigen ÖKOPROFIT-Rezertifizierungsprozesses erwirkt werden.