2023
Browse
Recent Submissions
Now showing 1 - 5 of 5
- ItemSpecifika českých rodinných podniků, jejich vliv na výkonnost a tvorbu hodnoty(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta podnikatelská, ) Srbová, Pavla; Režňáková, Mária; Knápková, Adriana; Koráb, Vojtěch; Rydvalová, PetraMnoho vlastníků rodinných podniků v České republice aktuálně řeší problém první mezigenerační výměny. V této souvislosti se často zabývají otázkou, jakou má jejich podnik hodnotu. Proto je cílem této práce popsat specifika českých rodinných podniků a identifikovat jejich vztah k výkonnosti a tvorbě hodnoty podniku. V teoretické části práce je na základě literární rešerše vymezen pojem rodinný podnik a jsou zde popsána specifika rodinných podniků. Tato specifika jsou rozdělena do třech oblastí: kontrola rodinného podniku; dlouhodobá udržitelnost rodinného podniku; sociální zodpovědnost majitelů rodinných podniků & rodinné vztahy. Dlouhodobá udržitelnost je klíčovým cílem rodinného podnikání. Aby byl podnik dlouhodobě udržitelný rodinou, pak rodina klade důraz na udržení kontroly nad podnikáním, a to jak vlastnické, tak manažerské. V neposlední řadě je základem fungujícího podniku budování a udržování dobrých vztahů s rodinou, zaměstnanci a okolím podniku (například podpora společensky prospěšných aktivit). Závěry literární rešerše byly využity k vytvoření návrhu třífaktorového modelu specifik rodinných podniků, který byl ověřen na datech získaných dotazníkovým šetřením. Další část teorie je věnována měření finanční výkonnosti a hodnoty rodinného podniku. V této části jsou uvedeny používané ukazatele k měření výkonnosti a je zde představen teoretický způsob stanovení hodnoty podniku se zahrnutím specifik rodinného podnikání. V analytické části práce jsou vyhodnocena specifika rodinných podniků v českých veřejně neobchodovaných mikro, malých a středních rodinných podnicích. V porovnání se zahraničními studiemi mají analyzované podniky krátkou historii; většinou v nich nejsou sestavovány dlouhodobé plány; majitelé jsou často ochotni akceptovat nerodinné investory a při výběru zaměstnanců nemají běžně přednost členové rodiny. Majitelé sice nesestavují strategické plány, přesto mají dlouhodobé cíle a chtějí předat podnik potomkům. Následně byl zkoumán vztah specifik rodinných podniků reprezentovaných faktorovým modelem k finanční výkonnosti rodinného podniku a k jeho schopnosti tvořit hodnotu. Ze získaných dat plyne, že vytvořený faktor rodinnosti reprezentující oblast specifik „sociální zodpovědnost & rodinné vztahy“ má vliv na výkonnost podniku a schopnost vytvářet novou hodnotu pro jejich vlastníky.
- ItemDeterminanty hodnoty patentu(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta podnikatelská, ) Štefánková, Stanislava; Režňáková, Mária; Korytárová, Jana; Němec, Daniel; Polednáková, AnnaPráca rozširuje súčasný stav poznania v oblasti určovania hodnoty patentu prepojením dvoch hlavných smerov, jedným je hodnotenie kvality patentových práv na základe ich charakteristík a druhým je kvantitatívne určovanie hodnoty patentov. Práca navyše predstavuje a overuje myšlienku, že hodnota patentu je podmienená schopnosťou jeho vlastníka využiť konkurenčnú výhodu, ktorú patent so sebou prináša. Cieľom práce je identifikovať vlastnosti patentov, ktoré vplývajú na ich hodnotu, na príklade patentov vo vlastníctve českých podnikov a navrhnúť spôsob, ako tieto poznatky implementovať do určovania monetárnej hodnoty patentu. Nástrojmi analýzy prežitia bol skúmaný vplyv vybraných ex ante a ex post indikátorov na dĺžku životnosti patentu. Pomocou Coxovho modelu proporcionálnych rizík boli identifikované faktory, ktoré významne ovplyvňujú životnosť patentov v rukách českých podnikov. Schopnosť využitia konkurenčnej výhody bola meraná rentabilitou aktív a rentabilitou vlastného kapitálu, ktoré boli popísané lineárnym zmiešaným modelom. Vplyv vybraných patentových charakteristík a schopnosti podniku profitovať z konkurenčnej výhody boli nakoniec merané pomocou združeného modelu pre longitudinálne a cenzurované dáta. Výsledky potvrdili negatívny vplyv spätnej patentovej citácie a miery zhody technologického odvetvia patentu a dokumentov, na ktoré sa odkazuje, na riziko zániku patentových práv. Naopak, pozitívny vplyv na riziko ukončenia platnosti patentu majú veľkosť patentového portfólia a počet vynálezcov. Vyššiemu riziku sú vystavené patenty malých a stredných podnikov. Vplyv veľkosti patentovej rodiny, veku podniku a dĺžky konania o udelení patentu je časovo závislý, v počiatku zvyšuje riziko zániku patentu, no jeho sila postupne oslabuje. Na základe výsledkov združeného modelu pomocou Monte Carlo simulácie bola predikovaná ekonomická životnosť patentu a diskutované implikácie pre určovanie jeho monetárnej subjektívnej hodnoty, či v kontexte určovania subjektívnej hodnoty podniku, ktorý disponuje patentovými právami.
- ItemNávrh metody měření úrovně štíhlosti výrobních procesů(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta podnikatelská, ) Medonos, Michal; Jurová, Marie; Blecha, Petr; Čambál, Miloš; Lenort, RadimDizertační práce se zabývá hledáním vhodné metody pro měření štíhlosti výrobního procesu. V rámci literární rešerše je nastíněna historie vývoje přístupů k optimalizaci výrobních systémů. Dále je popsána metoda štíhlé výroby, je definován pojem štíhlost výrobního procesu a také shrnuty současné přístupy a metody měření štíhlosti výrobního procesu. V další části je představen vyvinutý ukazatel Lead Time Leanness Indicator jako návrh vhodného způsobu měření štíhlosti výrobního procesu. V rámci primárního výzkumu jsou pomocí dotazníkového šetření získány potřebné podklady a data od výrobních podniků pro otestování využitelnosti tohoto ukazatele v praxi. Na základě vyhodnocení výsledků tohoto šetření jsou všechny stanovené hypotézy potvrzeny, a tudíž lze prohlásit, že definovaný ukazatel a jeho metoda jsou vhodným nástrojem pro měření štíhlosti výrobní procesu. Dále je potvrzeno, že tento ukazatel lze využít pro stanovení cílů implementace metody štíhlé výroby a také pro vzájemné hodnocení a porovnávání efektivity výrobních procesů různých podniků mezi sebou. Další přínosem získaným z dotazníkového šetření je zmapovaní aktuálního stavu úrovně štíhlosti výrobních procesů a intenzity využívání nástrojů štíhlé výroby ve výrobních podnicích nejen v České republice, ale také v zahraničí. V závěru práce je představena případová studie, která demonstruje využití tohoto ukazatele pro zjištění aktuálního stavu štíhlosti výrobního procesu a definování potenciálů ke zlepšení na konkrétním výrobním podniku.
- ItemVyužití konvolučních neuronových sítí pro predikci finančního selhání podniků(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta podnikatelská, ) Šebestová, Monika; Dostál, Petr; Chramcov, Bronislav; Lenort, Radim; Režňáková, MáriaDizertační práce se zabývá využitím konvolučních neuronových sítí pro predikci finančního selhání podniků. Při zpracování literární rešerše byla použita bibliometrická analýza, která umožnila lepší orientaci ve vědeckých pracích zaměřených na metody a přístupy využívané v minulosti pro predikci finančního selhání podniků. Na základě získaných poznatků byl navržen model hlubokého učení s architekturou GoogLeNet, jehož vstupy tvoří finanční a makroekonomické ukazatele podniků. Modelování bylo založeno na metodě transfer learning (přenosové učení), při které je možné doladit parametry předem vytvořených sítí a urychlit tak proces učení konvoluční neuronové sítě. Výchozí soubor finančních a makroekonomických ukazatelů byl sestaven z proměnných, které byly ve vědeckých pracích nejčastěji používány v modelech predikce selhání podniků. Pro konkrétní výběr ukazatelů, z nichž je model sestaven, byly použity vhodné statistické metody. Vzhledem k tomu, že konvoluční neuronové sítě pracují nejlépe se zpracováním obrazu, byly kvantitativní hodnoty vstupní ukazatelů graficky interpretovány a zkoumáno, který typ grafického zpracování je nejvhodnější pro predikci selhání firem. Z důvodu existence nevyváženého datového souboru byl v práci analyzován vliv metody SMOTE na přesnost predikce modelu. Metoda byla použita pro navýšení počtu vzorků minoritní třídy podniků. Při modelování predikce finančního selhání bylo navrženo a testováno několik variant modelů, které se lišily podobou vstupních dat. Bylo testováno, jakým způsobem ovlivní přesnost predikce odstranění odlehlých hodnot z datového souboru, časový okamžik, ze kterého data pocházejí nebo metoda výběru prediktorů. Na výsledném modelu byly dále doladěny parametry tak, aby byl schopen klasifikovat podniky z nových reálných dat. Z provedeného výzkumu vyplynulo, že s použitím správného typu grafického zpracování vstupních dat, techniky SMOTE a vhodným nastavením parametrů, dokáží konvoluční neuronové sítě s vysokou přesností předpovídat finanční selhání podniků.
- ItemVyužití strojového učení pro predikci odchodu zákazníka(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta podnikatelská, ) Fridrich, Martin; Dostál, Petr; Chramcov, Bronislav; Lenort, Radim; Šimberová, IvetaDisertační práce se zaměřuje na predikci odchodu zákazníků v prostředí elektronického maloobchodu. Text představuje současný stav vědeckého bádání, analyzuje klíčové trendy a identifikuje příležitosti pro další výzkum. Literární rešerše je dílem realizována prostřednictvím metod pro zpracování přirozeného jazyka. Cílem práce je navrhnout, implementovat a zhodnotit systém strojového učení pro predikci odchodu zákazníků v elektronickém maloobchodě, který reflektuje perspektivy ekonomického dopadu navazujících retenčních aktivit a umožňuje bližší porozumění modelovanému jevu. Vlastní řešení je strukturováno do částí vymezení problému, porozumění a zpracování dat, modelování, vyhodnocení, interpretace a produkční nasazení systému. Nad rámec klasického pojetí odchodu zákazníka, jako absence transakce v budoucím období, je představeno nové pojetí inkrementálního ekonomického dopadu retenční kampaně. Přístupy jsou ověřeny na dvou datových souborech. V rámci modelování je uvažováno o GLM, SVM, ANN, rozhodovacích stromech a meta-algoritmech. Vnější parametry vlastního zpracování dat a konstrukce modelu jsou odhadnuty s pomocí Bayesovské optimalizace. Porozumění modelovaným jevům je podpořeno s pomocí SHAP nástrojů, které jsou rozšířeny v oblastech odhadu a vizuální prezentace. Z pohledu přirozených ukazatelů prediktivních schopností vyčnívají řešení využívající náhodné lesy nebo gradient boosting, v klasickém pojetí vynikají i ANN. Z hlediska ekonomického výsledku retenční aktivity vyčnívá nové pojetí úlohy, pozoruhodné jsou především systémy postavené na rozhodovacích stromech nebo meta-algoritmech. Jako klíčové nezávislé proměnné se podařilo identifikovat reprezentace stáří a frekvenci interakcí a transakcí, v novém pojetí vyčnívá i hodnota zákazníka. Určení a porozumění zákaznickým shlukům, na které je vhodné cílit, pak přímo podporuje související retenční aktivity. Disertační práce tak představuje ucelený přehled nových přístupů a nástrojů pro predikci odchodu zákazníka, využitelných jak pro další výzkum, tak v podnikové nebo pedagogické praxi.