Hasil untuk "Business"

W. Baumol

D. Lind, W. G. Marchal, S. Wathen

T. Donaldson, Thomas W. Dunfee

Michael H. Morris, Roy Williams, Jeff Allen et al.

David K. Backus, David K. Backus, Patrick J. Kehoe et al.

Юлія Терещенко

Стаття присвячена аналізу глобального та українського ринку розваг. Виокремлено ключові тренди, що впливають на розвиток бізнес-екосистем індустрії розваг. Підкреслено важливість інновацій, адаптивності та інтеграції цифрових рішень у функціонуванні сучасних бізнес-екосистем. Досліджено архітектоніку екосистемної бізнес-моделі в індустрії розваг з урахуванням динаміки цифрової трансформації. Запропоновано багаторівневу бізнес-модель з урахуванням соціально-технічної архітектури, що відображає взаємозв’язки між акторами ринку, технологічною базою та механізмами створення цінності. Отримані результати дозволяють сформувати інструментарій системного оцінювання екосистемних бізнес-моделей в умовах цифрової економіки та швидкоплинних ринкових змін. Запропонований підхід має практичну цінність для компаній, що прагнуть до сталого розвитку та підвищення конкурентоспроможності в індустрії розваг.

Alireza Azarberahman, Mahmoodreza Mohammadnejadi Modi

PurposeThis research examines the structure of financial markets by integrating game theory and fuzzy logic. The objective is to develop a differential game model that analyzes competition among financial firms within a specific industry.Design/methodology/approachThis study employs a differential game model, where players set service prices, dynamically influencing market shares and profits over time. The model incorporates two fuzzy criteria—market power (price-variable cost ratio) and product differentiation (Herfindahl-Hirschman index)—to assess market structure. These criteria are applied to data from Tehran Stock Exchange (TSE) industries, specifically banking, insurance, and e-commerce, to evaluate their respective market structures.FindingsThe results indicate that financial industries tend to be closer to perfect competition compared to other market structures. Additionally, a comparative analysis of the status of these industries in relation to each other reveals that the banking and the e-commerce industries exhibit characteristics of monopolistic competition, whereas the insurance industry aligns more closely with perfect competition. This study provides useful insights into player behavior and its implications for financial policy, aiding in market analysis and forecasting.Originality/valueThis research offers a novel approach by integrating game theory and fuzzy logic to analyze the structure of financial markets.

S. M. Popovich

Стаття присвячена аналізу ролі поліції в забезпеченні безпеки бізнесу в Україні з урахуванням зарубіжного досвіду та перспектив розвитку інституту в умовах сучасних викликів. Актуальність дослідження зумовлена зростанням економічної злочинності, необхідністю адаптації до європейських стандартів у контексті інтеграції України до Європейського Союзу. У статті проаналізовано правовий статус поліції як суб’єкта публічного права, який може надавати платні охоронні послуги на договірній основі. Підкреслено, що чинне законодавство в Україні допускає можливість надання поліцією платних послуг на умовах договору, що передбачає вступ до економічних правовідносин у формі окремих комерційних ініціатив. Розглянуто зарубіжний досвід, зокрема модель community policing у Великої Британії, де Business Crime Reduction Partnerships (BCRP) забезпечує співпрацю поліції з бізнесом на основі платних внесків і прозорих угод, а також державно-приватне партнерство (ДПП) у Німеччині, яке базується на договорах про обмін інформацією та спільне реагування. Особливу увагу приділено використанню цифрових технологій, таких як системи CompStat у США та інтелектуальне відеоспостереження в Японії, для підвищення ефективності захисту бізнесу. Досліджено договірну складову щодо надання відповідних послуг щодо забезпечення безпеки бізнесу. На основі аналізу зарубіжного досвіду запропоновано нові напрями розвитку інституційної взаємодії в Україні. Зокрема, акцентовано увагу на необхідності реформування законодавчої бази, впровадження цифрових технологій для моніторингу безпеки бізнесу, створення платних партнерств на зразок BCRP та запровадження моделей державно-приватного партнерства. Висновки статті підкреслюють, що формування ефективного механізму участі поліції у забезпеченні безпеки бізнесу є ключовою умовою сталого економічного розвитку України. Запропоновані напрями розвитку можуть бути адаптовані до національного правового поля з урахуванням специфіки українського суспільства та безпекових загроз. Підкреслено, що подальші дослідження у цій сфері мають бути спрямовані на забезпечення балансу між захистом прав підприємців та недопущенням зловживань з боку правоохоронних органів.

J. Ward

Richard J. Boden, A. Nucci

Dzikrina Fikrotus Salma, Eko Ruddy Cahyadi, Budi Purwanto

Micro business is the sector that has been hit the hardest by the Covid-19 Pandemic. Business capital assistance is the assistance most needed by micro businesses. However, micro enterprises have barriers to access and use of finance. This study aims to analyze the effect of BMT resilience, financial inclusion and financial literacy on the resilience of micro-enterprises during the Covid-19 pandemic with a total of 150 micro-enterprises and 18 BMT respondents in Brebes Regency. Data processing method in the form of quantitative descriptive analysis using SEM-PLS. The results of this study show that the resilience of micro-enterprises during the Covid-19 pandemic was influenced by BMT financial inclusion and financial literacy. BMT makes it easier for micro-enterprises who are unbankable to gain access to financial institutions to obtain business capital and provide basic knowledge about basic financial management so they can survive during a crisis due to a pandemic. On the other hand, BMT as a financial institution requires efforts to remain resilient in the face of the Covid-19 pandemic, among internal and external factors that have a significant effect on BMT resilience are strengthening human resources, capital, management, regulatory compliance, supervision and infrastructure. Keywords: BMT resilience, business resilience, Covid-19 Pandemic, financial inclusion, financial literacy

Abderrazak Khediri, Ayoub Yahiaoui, Mohamed Ridda Laouar et al.

Blackout events in smart grids can have significant impacts on individuals, communities and businesses, as they can disrupt the power supply and cause damage to the grid. In this paper, a new proactive approach to an early warning system for predicting blackout events in smart grids is presented. The system is based on deep learning models: convolutional neural networks (CNN) and deep self-organizing maps (DSOM), and is designed to analyse data from various sources, such as power demand, generation, transmission, distribution and weather forecasts. The system performance is evaluated using a dataset of time windows and labels, where the labels indicate whether a blackout event occurred within a given time window. It is found that the system is able to achieve an accuracy of 98.71% and a precision of 98.65% in predicting blackout events. The results suggest that the early warning system presented in this paper is a promising tool for improving the resilience and reliability of electrical grids and for mitigating the impacts of blackout events on communities and businesses.

Mengbing Du, Jianhui Ruan, Zhe Zhang et al.

This study investigates the impact of economic globalization on China's climate using city-level data from 2005 to 2019. This study employs the Spatial Durbin Model (SDM) to reveal an inverted U-shaped relationship between globalization and climate impact, with carbon emissions initially increasing due to scale and composition effects. Surprisingly, the technology effect has limited effectiveness, particularly in second and third-tier cities. Another significant finding of this study is the observed positive correlation between carbon emissions in the previous and current periods. However, this trend leads to lower carbon emissions in neighbouring regions. The results of this study call for technology-focused policies and international collaborations to promote sustainable development in Chinese cities.

Khalil A. Alruwaitee

Predictions on stock market prices are a noble task owing to huge complex, dynamic, and chaotic surroundings. Fast ups and downs arise in the stock market due to influences from foreign merchandise, such as sensitive political, stockholder, economic, and emotional behaviour. In the stock market, incessant unsettlement is the main reason why financiers give away at the wrong time and frequently fail to get a profit. While financing in the stock market, the stakeholders should not disremember the gamble of payment rule and reveal their assets to greater dangers. Discovering economic time series data and exhibiting the relationship between the stock trend and past data is the main method to resolve the issue. Machine learning (ML), a conventional technique, has also been considered for its ability to predict financial markets. This manuscript proposes a new Predicting Stock Price Movements with Combined Deep Learning Models and Two-Tier Metaheuristic Optimization (PSPMCDL-TTMO) method. The PSPMCDL-TTMO methodology employs an optimal deep learning model to forecast stock price movements, determining whether prices will rise or fall. At the primary stage, the PSPMCDL-TTMO model utilizes data pre-processing using Z-score normalization to ensure that the input features are standardized for consistent performance. For feature selection (FS), the dingo optimizer algorithm (DOA) is employed to optimize the most relevant and impactful features from historical stock data. In addition, the multi-head attention bi-directional gated recurrent unit (MHA-BiGRU) model is used for stock price movement prediction. Finally, the hyperparameter range of the MHA-BiGRU model is implemented by the design of the equilibrium optimizer (EO) model. The experimentation outcome analysis of the PSPMCDL-TTMO approach takes place, and the results are inspected using various features. The investigational validation of the PSPMCDL-TTMO technique attained a superior CORR value of 0.9999 over existing models.

Patricia D. Olson, V. Zuiker, S. Danes et al.

Patrick D. Dunlop, Kibeom Lee

Liliana Doganova, Marie Eyquem-Renault

Christof Weinhardt, Arun Anandasivam, Benjamin S. Blau et al.

M. Praag

H. Chesbrough, Kevin Schwartz