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Random matrices are used to filter the center of gravity (CoG) and the covariance matrix of measurements. However, these quantities do not always correspond directly to the position and the extent of the object, e.g. when a lidar sensor is used.In this paper, we propose a Gaussian processes regression model (GPRM) to predict the position and extension of the object from the filtered CoG and covariance matrix of the measurements. Training data for the GPRM are generated by a sampling method and a virtual measurement model (VMM). The VMM is a function that generates artificial measurements using ray tracing and allows us to obtain the CoG and covariance matrix that any object would cause. This enables the GPRM to be trained without real data but still be applied to real data due to the precise modeling in the VMM. The results show an accurate extension estimation as long as the reality behaves like the modeling and e.g. lidar measurements only occur on the side facing the sensor.
Das Management von Aktienfonds strebt effiziente Mischungen von Aktien an. Nachdem diese durch Optimierungsverfahren ermittelt wurden, müssen sie aus ökonomischen oder rechtlichen Gründen oft angepasst werden mit der Konsequenz, dass die Lösungen nicht mehr effizient sind. Ein rechtlicher Grund kann bei einem öffentlich angebotenen Aktienfond der Artikel 52(2) der EU-Richtlinie 2009/65/EC bzw. das KAGB § 206 sein. Ein Teil der Richtlinie besagt z.B., dass in eine Aktie nie mehr als 10% des Budgets investiert werden kann. Diese Regeln insgesamt sich auch als 5-10-40-Bedingung bekannt. Um derartige Risikobeschränkungen in der Portfoliooptimierung zu integrieren wurden zwei Optimierungsmodelle entwickelt – ein quadratisches und ein lineares. Die Modelle wurden anhand von historischen Renditedaten des HDAX getestet. Das lineare Modell zeigt, dass die Vorgaben der EU-Richtlinie die angestrebte Volatilitätsreduktion erreicht. Diese Risikobeschränkung hat aber einen Preis, der in den Währungen „Renditeverlust“ bzw. „Volatilitätszuwachs“ ausgedrückt werden kann. Bei gleicher Volatilität erzielte das nicht durch die 5-10-40-Bedingung eingeschränkte Portfolio eine ca. 10% höhere Jahresrendite. Der „Volatilitätszuwachs“ ist im Umfeld des minimalen Volatilitätspunktes (MVP) gering, kann aber bis zu 25% betragen, wenn Portfolios die unter der 5-10-40-Bedingung ermittelt wurden verglichen werden mit uneingeschränkt optimierten Portfolios bei jeweils gleicher Rendite. Das quadratische Modell baut auf dem Ansatz von H. Markowitz auf und zeigt einen flexibleren Weg der Risikobegrenzung der zu vergleichbaren Resultaten führt.
Die digitale Transformation von Geschäftsprozessen und die stärkere Integration von IT-Systemen führen zu Chancen und Risiken für kleine und mittlere Unternehmen (KMU). Risiken, die zu fehlender IT-Governance, Risk und Compliance (GRC) führen können. Ziel dieses Beitrags ist es, die Design- und Evaluierungsphase der Erstellung eines Artefakts darzustellen. Dabei wird der Design Science Research Ansatz nach Hevner verwendet. Das Artefakt wird für die Auswahl von Standards entwickelt, indem KMU-relevante Ausprägungen und bestehende Rahmenwerke auf die definierten Kriterien angepasst werden.
Contemporary empirical applications frequently require flexible regression models for complex response types and large tabular or non-tabular, including image or text, data. Classical regression models either break down under the computational load of processing such data or require additional manual feature extraction to make these problems tractable. Here, we present deeptrafo, a package for fitting flexible regression models for conditional distributions using a tensorflow backend with numerous additional processors, such as neural networks, penalties, and smoothing splines. Package deeptrafo implements deep conditional transformation models (DCTMs) for binary, ordinal, count, survival, continuous, and time series responses, potentially with uninformative censoring. Unlike other available methods, DCTMs do not assume a parametric family of distributions for the response. Further, the data analyst may trade off interpretability and flexibility by supplying custom neural network architectures and smoothers for each term in an intuitive formula interface. We demonstrate how to set up, fit, and work with DCTMs for several response types. We further showcase how to construct ensembles of these models, evaluate models using inbuilt cross-validation, and use other convenience functions for DCTMs in several applications. Lastly, we discuss DCTMs in light of other approaches to regression with non-tabular data.
This paper aims to apply the basics of the Service-Dominant Logic, especially the concept of creating benefits through serving, to the stationary retail industry. In the industrial context, the shift from a product-driven point of view to a service-driven perspective has been discussed widely. However, there are only few connections to how this can be applied to the retail sector on a B2C-level and how retailers can use smart services in order to enable customer engagement, loyalty and retention. The expectations of customers towards future stationary retail develop significantly as consumers got used to the comfort of online shopping. Especially the younger generation—the Generation Z—seems to have changed their priorities from the bare purchase of products to an experience- and service-driven approach when shopping over-the-counter. To stay successful long-term, companies from this sector need to adapt to the expectations of their future main customer group. Therefore, this paper will analyse the specific needs of Generation Z, explain how smart services contribute to creating benefit for this customer group and how this affects the economic sustainability of these firms.
As one of the most important branches of the industry in Germany and
the European Union, the mechanical and plant engineering sector is confronted with fundamental changes due to ever shorter innovation cycles and increased competitive pressure. This makes it even more important to increase the level of service components in business models with a low service level, which are still frequently found in SMEs. This paper is dedicated to the changes that the individual components of a business model have experienced and will experience. Special attention is paid to economic sustainability, since service business models can also positively influence the long-term nature of a business. Seven interviews conducted with relevant companies serve as the empirical basis of this paper. The analysed effects of smart services and active customer integration are structured and summarized within the three pillars of every business model (value proposition, the value creation architecture and the revenue mechanic).
AbstractSanctions encompass a wide set of policy instruments restricting cross‐border economic activities. In this paper, we study how different types of sanctions affect the export behavior of firms to the targeted countries. We combine Danish register data, including information on firm‐destination‐specific exports, with information on sanctions imposed by Denmark from the Global Sanctions Database. Our data allow us to study firms' export behavior in 62 sanctioned countries, amounting to a total of 453 country‐years with sanctions over the period 2000–2015. Methodologically, we apply a two‐stage estimation strategy to properly account for multilateral resistance terms. We find that, on average, sanctions lead to a significant reduction in firms' destination‐specific exports and a significant increase in firms' probability to exit the destination. Next, we study heterogeneity in the effects of sanctions across (i) sanction types and sanction packages, (ii) the objectives of sanctions, and (iii) countries subject to sanctions. Results confirm that the effects of sanctions on firms' export behavior vary considerably across these three dimensions.
Die Berücksichtigung ökologischer und sozialer Gesichtspunkte in der Konzeption, Planung und Errichtung von Gebäuden hat in den vergangenen Jahren großen Einfluss auf Marktfähigkeit der Immobilien gewonnen. Regulatorische Rahmenwerke wie die Taxonomie-Verordnung der Europäischen Union formulieren die klare Anforderung an die Bauwirtschaft dem Schutz von Mensch und Natur mehr Bedeutung einzuräumen. Nur mit einem wesentlichen Beitrag zu den Klimazielen der Europäischen Union wird es der Branche langfristig möglich sein sich einen uneingeschränkten Zugang zum Investorenmarkt zu sichern.
Die vorliegende wissenschaftliche Arbeit widmet sich dem Kriterienkatalog der Deutschen Gesellschaft für Nachhaltiges Bauen e.V. und legt Übereinstimmungen mit den technischen Bewertungskriterien der EU-Taxonomie Verordnung offen. Der im Frühjahr 2023 erschienen Kriterienkatalog umfasst eine Vielzahl von Kriterien, anhand derer Gebäude auf Nachhaltigkeit geprüft werden. Im Vergleich zu der Vorgängerversion aus dem Jahr 2018 wurden erhebliche Änderungen eingearbeitet. Besonders hervorzuheben sind neue technische Prüfkriterien im Bereich Klimaschutz, Ressourcengewinnung, Biodiversität und Kreislaufwirtschaft. Die Angleichung der Berechnungsmethode für die Ökobilanzen an das bundeseigene „Qualitätssiegel Nachhaltiges Gebäude“, die Mindestanforderung nach dem erhöhten Einsatz von nachhaltig gewachsenem Holz, die Prüfung spezifischer Zielquoten bei dem Einsatz von Recyclingbeton sowie Anforderungen an die Zirkularität sind nur ein Teil der Neuerungen. Für die zusätzlichen Anforderung müssen Projektentwickler mit Mehrkosten im hohen sechsstelligen Bereich im Vergleich zu der Vorgängerversion rechnen. Vorteile der Neuauflage des Kriterienkataloges sind eine erhöhte Übereinstimmung mit den Nachhaltigkeitsanforderungen der Europäischen Union. Es werden jedoch nicht alle Anforderungen erfüllt. Nachweise für den Primärenergiebedarf, die Schadstoffbelastung von Bauteilen bzw. -materialien und eine Umweltverträglichkeitsprüfung müssen zusätzlich zu dem Kriterienkatalog der Deutschen Gesellschaft für Nachhaltiges Bauen geleistet werden. Insgesamt ebnen die Kriterien der Deutschen Gesellschaft für Nachhaltiges Bauen aber den Weg hin zu einer EU-Konformität und helfen Projektentwicklern Immobilien erfolgreich auf dem Markt zu positionieren.
Effiziente Energienutzung ist eine bestehende Problematik, welche nicht nur Privathaushalte, sondern auch Institute und Unternehmen betrifft. Die Thematik, mit der sich diese Bachelorarbeit beschäftigt, ist intelligente Regelung von Wärmeenergie für Nichtwohngebäude. Das Ziel hierbei ist die Einsparung von Energie und die daraus folgenden Kosten. Hierfür wird mittels theoretischer Arbeit, Recherche für vorhandene Konzepte durchgeführt. Mit MATLAB Simulink soll anschließend ein eigenes Konzept für eine intelligente, vorausschauende Regelung aufgebaut und simuliert werden. Dabei soll die Raumlufttemperatur eines Raumes in einem Nichtwohngebäude, mithilfe eines modellbasierten prädiktiven Reglers (MPC), auf eine bestimmte Wunschtemperatur geregelt werden. Zum Schluss wird diese mit einer herkömmlichen Regelung (PID-Regelung) verglichen. Als Ergebnis kam dabei heraus, dass sich bei der vorausschauenden Regelung, im Vergleich zur herkömmlichen Regelung, ein deutlich besserer Temperaturverlauf ergibt. Die Raumtemperatur liegt im gewünschten Sollbereich, jedoch sind in den Ergebnissen keine nennenswerten Energieeinsparungen zu sehen. Durch zukünftige Erweiterungen in den MPC, sollte dies aber definitiv möglich sein. Deshalb und aufgrund der genaueren Regelung der Temperatur, wird eine Empfehlung zur Anwendung von MPC-Reglern an Nichtwohngebäude abgegeben.
