Fr. 71.00

Unbeobachtbare Einflussgrößen in der strategischen Erfolgsfaktorenforschung - Ein kausalanalytischer Ansatz auf der Basis von Paneldaten. Diss. Mit e. Geleitw. v. Lutz Hildebrandt

Allemand · Livre de poche

Expédition généralement dans un délai de 1 à 2 semaines (titre imprimé sur commande)

Description

En savoir plus

Die Relevanz der Erfolgsfaktorenforschung wird durch die ressourcenorientierte Perspektive im Strategischen Management in Frage gestellt. Die methodische Kritik formuliert konzeptionelle Einwände und richtet sich gegen die weitgehende Vernachlässigung unternehmensspezifischer "invisible assets" in empirischen Studien.

Dirk Annacker relativiert diese Kritik und zeigt die Bedeutung einer adäquaten Kontrolle unbeobachtbarer Einflussgrößen für die Validität empirischer Erfolgsfaktorenbefunde auf. Zur Verbesserung des methodischen Instrumentariums der empirischen Erfolgsfaktorenforschung schlägt der Autor konkrete Spezifikationen für statische und dynamische Einzel- bzw. simultane Mehrgleichungsmodelle zur Analyse von Paneldaten mit Hilfe der Kausalanalyse (LISREL-Ansatz) vor. Er demonstriert die Leistungsfähigkeit des Ansatzes anhand zweier empirischer Studien zum Zusammenhang zwischen Produktqualität, Marktanteil und ROI auf der Basis von PIMS-Jahresdaten.

Table des matières

1 Problemstellung und Gang der Arbeit.- 2 Erfolgsfaktorenansatz und ressourcenorientierter Ansatz zur Erklärung des Unternehmenserfolgs.- 2.1 Der Erfolgsfaktorenansatz zur Erklärung des Unternehmenserfolgs.- 2.2 Der ressourcenorientierte Ansatz zur Erklärung des Unternehmenserfolgs.- 2.3 Theoretische Überlegungen zur Relevanz des Erfolgsfaktorenkonzepts.- 2.4 Empirische Befunde zur Relevanz des Erfolgsfaktorenkonzepts.- 2.5 Erweiterung des Erfolgsfaktorenansatzes durch Berücksichtigung unbeobachtbarer Variablen.- 3 Lineare Panelmodelle zur Kontrolle unbeobachtbarer Variablen.- 3.1 Das LISREL-Modell.- 3.2 Die Kontrolle unbeobachtbarer Variablen in linearen Einzelgleichungsmodellen.- 3.3 Die Kontrolle unbeobachtbarer Variablen in linearen simultanen Mehrgleichungsmodellen.- 4 Der Einfluß unbeobachtbarer Variablen auf die Beziehungen zwischen Produktqualität, Marktanteil und Unternehmenserfolg.- 4.1 Einordnung der eigenen empirischen Analysen in die aktuelle Forschung zur Bedeutung der Produktqualität auf den Unternehmenserfolg.- 4.2 Definitorische Grundlagen der Produktqualität.- 4.3 Die Messung der Produktqualität im PIMS-Ansatz.- 4.4 Die Wirkung der Produktqualität auf den Unternehmenserfolg.- 4.5 Einfluß von Qualität und Marktanteil auf den ROI - Lineare Einzelgleichungsmodelle zur Kontrolle unbeobachtbarer Variablen auf der Basis kombinierter Längs- und Querschnittsdaten.- 4.6 Einfluß von Qualität und Marktanteil auf den ROI - Nicht-rekursive Strukturgleichungsmodelle zur Kontrolle unbeobachtbarer Variablen auf der Basis kombinierter Längs- und Querschnittsdaten.- 5 Zusammenfassung und Ausblick.- A Die Auswahl der zur Modellbeurteilung herangezogenen globalen Fit-Maße.- B Die Identifikation nicht-rekursiver Strukturgleichungsmodelle ohne latenteVariablen.

A propos de l'auteur

Dr. Dirk Annacker ist wissenschaftlicher Assistent von Prof. Dr. Lutz Hildebrandt am Institut für Marketing der Humboldt-Universität zu Berlin.

Détails du produit

Auteurs Dirk Annacker
Edition Deutscher Universitätsverlag
 
Langues Allemand
Format d'édition Livre de poche
Sortie 01.01.2001
 
EAN 9783824473410
ISBN 978-3-8244-7341-0
Pages 241
Poids 344 g
Illustrations XVIII, 241 S.
Thèmes Gabler Edition Wissenschaft
Schriften zur quantitativen Betriebswirtschaftslehre
Gabler Edition Wissenschaft
Schriften zur quantitativen Betriebswirtschaftslehre
Catégorie Sciences sociales, droit, économie > Economie > Gestion

Commentaires des clients

Aucune analyse n'a été rédigée sur cet article pour le moment. Sois le premier à donner ton avis et aide les autres utilisateurs à prendre leur décision d'achat.

Écris un commentaire

Super ou nul ? Donne ton propre avis.

Pour les messages à CeDe.ch, veuillez utiliser le formulaire de contact.

Il faut impérativement remplir les champs de saisie marqués d'une *.

En soumettant ce formulaire, tu acceptes notre déclaration de protection des données.