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Corporate debt volumes in emerging market economies have been increasing greatly post 2007-2008 financial crisis. Debt levels have increased across the globe however, the pace is faster in emerging markets than in advance markets. Major countries in emerging economies such as Brazil, Russian Federation, India and China (BRIC) have a large and concentrated share in growing corporate debts. Although, both company specific factors and macro level factors have impacted the corporate borrowings leading to depressed corporate earnings, financial strains and capital outflows in emerging markets the impact of company specific factors is highly pertinent and demands research. The rise in debt levels has affected the return on earnings (ROEs) of the corporate companies which in turn is adversely impacting emerging economy and its financial stability. This paper has empirically tested for the explaining effects of rising corporate debts and changing return on assets (ROAs) on ROEs of emerging market corporate by establishing a multiple regression model. A sample of 100 corporate companies from BRIC countries has been taken to test the model. The test results confirm the importance of corporate debts in predicting ROEs and possible financial strains. Finally, the regression model has been used to estimate ROEs of these corporate companies for the next 5 years with specific recommendation and policy implication to avoid financial crisis.
Die digitale Transformation stellt das Supply Chain Management vor große Herausforderungen. Es muss Antworten und Lösungen finden, um in einem global vernetzten Marktumfeld die Wettbewerbsfähigkeit der Supply Chain sicherzustellen. Das Konzept der Blockchain und der Smart Contracts versprechen großes Potenzial. Gerade im Bereich der Prozessautomatisierung und der Kostensenkung, durch das Entfallen bisher notwendiger Clearingstellen. Allerdings stellt sich auch immer die Frage nach der Datensicherheit und Schutz vor unbefugter Manipulation. Ziel dieser Arbeit ist es Anwendungsmöglichkeiten und Potenziale einer Blockchain und Smart Contracts im Supply Chain Management zu identifizieren und zu beschreiben
In der vorliegenden Masterarbeit wurden verschiedene Ansteuerungsstrategien für den Betrieb von dreiphasigen Active-Neutral-Point-Clamped- (ANPC) Mittelspannungs-Netzumrichtern mit Siliziumkarbid (SiC) Halbleiterschaltelementen untersucht. Durch die Vielzahl an aktiven Schaltelementen können bei der ANPC-Topologie zur Modellierung des gewünschten Ausgangssignals zahlreiche unterschiedliche Ansteuerungsstrategien eingesetzt werden. Je nach gewählter Ansteuerungsstrategie können so unter anderem die Faktoren Schalt- und Durchlassverluste, Wirkungsgrad, Verlustverteilung, Schalter- und Ausgangsschaltfrequenz, der Oberschwingungsanteil des Ausgangssignals, sowie die maximale Spannungsbelastung der Halbleiter beeinflusst werden.
Neben der elektrotechnischen Beschreibung der aktuell eingesetzten Umrichter-Technologien wurden in dieser Arbeit primär aus aktuellen Veröffentlichungen und Dissertationen verschiedene Möglichkeiten für die Ansteuerung von ANPC-Umrichter zusammengetragen und insgesamt sieben Sinus-Pulsweiten-Modulationsstrategien (S-PWM) im Detail untersucht. Hierbei wurde für jede vorgestellte Modulationsstrategie das Grundfunktionsprinzip aufgezeigt und analysiert, sowie die sich daraus ergebenden Vor- und Nachteile herausgearbeitet.
Anschließend wurden alle vorgestellten S-PWM-Strategien in der Schaltungssimulationssoftware PLECS implementiert und diese in verschiedenen Betriebszuständen simuliert. Die Simulation ergab, dass sich bei der ANPC-ALD-Strategie eine bestmögliche Verlustverteilung zwischen den Halbleiterelementen einstellt, bei der ANPC-OOZS-Strategie die geringsten Durchlassverluste entstehen und bei den Strategien ANPC-DF, -12, -R2:1 und -SSLD im Bereich der Nulldurchgänge des Ausgangssignals an den inneren Halbleitern kurzzeitige kritische Überspannungen auftreten. Bei den Strategien ANPC-11-Sync, -ALD und -OOZS treten dagegen keine Überspannungen an den Halbleitern auf.
Ausgehend von diesen Simulationsergebnissen wurden die Strategien ANPC-DF, -ALD und -OOZS für den potentiellen Einsatz in Mittelspannungsumrichtern ausgewählt, auf einem FPGA-Board implementiert und damit eine geeignete Niederspannungstestplattform in Betrieb genommen. Durch praktische Messungen auf dieser Testplattform konnten die Simulationsergebnisse in einem ersten Schritt verifiziert werden. Sowohl das erstellte Simulationsmodell als auch die in Betrieb genommene Testplattform können somit zukünftig für weitere Untersuchungen im Bereich der ANPC-Umrichter-Ansteuerungsstrategien eingesetzt werden.
The aim of this study consists oftwo main objectives: First,to investigatethe penetration and preferences of fintech solutions from the payments sector within the studied population, as well as the elaboration of a forecast for the upcoming years.Second, to examinethe main elements that influence the intention of young customers when deciding to adopt fintech-basedpayment solutions. Existing research has tested several factorsfrom which the variables of trust, transaction efficiency and ease of use are included onthis paper. Additionally,the value-added propositionfrom this studyis represented by the incorporation of sustainability-related purposes into thisanalysiswith the intention of reflecting the increasing presence of efforts to integrate this component within thefinancial industryin recent years.A research model is proposed and tested by including elements based on theTechnology Adoption Model (TAM). By exploring the results of primary data through asurvey with 463 responses from university studentsandexamining secondary sourcesof information, the findings of this study demonstratethat all four tested variables have a positive impact on the intention of using fintech-based payment solutions.Sustainability-related purposes do not play a major role in the decision of using these apps, however, even with a minimal influence, theeffect on intention is positiveand statistically significant. The findings of this study pose important implications for stakeholders within the fintech spectrum whose purposes are related to increasing the intention of young consumers towards using these productsandto provide enoughevidence of the importance of designing incentives that fuel sustainability stewardshipwithin the financial sector.
Population growth, urbanization and climate change are regarded as the megatrends of today's society. This goes hand in hand with a high consumption of resources and pollution. Indeed, these megatrends are mutually reinforcing. A significant part of this is due to mobility in daily life. Technological change such as digitalization, creates innovative concepts to improve mobility and to deal with these changing circumstances. A comprehensive concept in this respect is mobility as a service. This thesis focuses on the identification of the mobility ecosystem and thus on the various stakeholders. First of all, it deals with the definition of mobility as a service in order to identify the ecosystem in particular in the second step. Mobility is classified and analyzed by working on the basis of secondary literature and a quantitative as well as qualitative methodology in expert interviews. This allows conclusions about the relationships, prerequisites and obstacles within the ecosystem and stakeholders.
The results of the thesis suggest that collaboration within the ecosystem is a prerequisite for the implementation of mobility as a service. Furthermore, that mobility as a service should ensure adaptability, since local infrastructures differ between Germany, USA and China, but also within these countries. This adaption process is iterative. The obstacles are interoperability and the willingness to cooperate. Moreover, the results imply that mobility as a service will assert itself more quickly in urban areas due to factors such as the pressure to act and the availability of mobility services as well as the number of customers.
Digital twin as a service : Ressourcenmanagement mit Energiedaten aus cyber-physischen Systemen
(2019)
Die Energiewende führt zu einer Paradigmenänderung. Der Zeitpunkt der Energieabnahme wird sich zunehmend an dem der Energieerzeugung orientierten. Die Steuerung des Energiebedarfs kann durch energieorientierte Produktionsplanung gesteigert werden. Dies erfordert eine Vorhersage des Energiebedarfs. Hierfür wird ein System entwickelt, das eine Modellierung mittels maschinellen Lernens nutzt. Die Datenbasis wird durch eine Vorgehensweise zur Abstrahierung von Fertigungsmaschinen erzeugt. Das System besteht aus gruppierten Microservices, es berücksichtigt die unterschiedlichen Anforderungen der Modelle an die Infrastruktur. Die Modelle sind in digitalen Zwillingen integriert, die als Dienst genutzt werden. Hierdurch ist eine effiziente Adaption von ˜Äderungen an Fertigungsmaschine oder Modell-Methodik möglich. Eine exemplarische Anwendung der Abstraktionsmethode und der Modellierung mittels neuronalen Netzes demonstrieren die Umsetzbarkeit.