The influence of the supply chain agents on the new product development's performance: an analysis based on the multi-group moderation

Este estudo buscou verificar a influencia dos agentes da cadeia de suprimentos no desempenho do desenvolvimento de novos produtos quando os agentes são analisados em conjunto. A motivação desta pesquisa veio de estudos que alertaram para a consideração da integração da cadeia de suprimentos como um constructo multidimensional, englobando o envolvimento da manufatura, fornecedores e clientes no desenvolvimento de novos produtos; e devido à falta de informação sobre as influencias individuais destes agentes no desenvolvimento de novos produtos. Sob essas considerações, buscou-se construir um modelo analítico baseado na Teoria do Capital Social e Capacidade Absortiva, construir hipóteses a partir da revisão da literatura e conectar constructos como cooperação, envolvimento do fornecedor no desenvolvimento de novos produtos (DNP), envolvimento do cliente no DNP, envolvimento da manufatura no DNP, antecipação de novas tecnologias, melhoria contínua, desempenho operacional do DNP, desempenho de mercado do NPD e desempenho de negócio do DNP. Para testar as hipóteses foram consideradas três variáveis moderadoras, tais como turbulência ambiental (baixa, média e alta), indústria (eletrônicos, maquinários e equipamentos de transporte) e localização (América, Europa e Ásia). Para testar o modelo foram usados dados do projeto High Performance Manufacturing que contém 339 empresas das indústrias de eletrônicos, maquinários e equipamentos de transporte, localizadas em onze países. As hipóteses foram testadas por meio da Análise Fatorial Confirmatória (AFC) incluindo a moderação muti-grupo para as três variáveis moderadoras mencionadas anteriormente. Os principais resultados apontaram que as hipóteses relacionadas com cooperação foram confirmadas em ambientes de média turbulência, enquanto as hipóteses relacionadas ao desempenho no DNP foram confirmadas em ambientes de baixa turbulência ambiental e em países asiáticos. Adicionalmente, sob as mesmas condições, fornecedores, clientes e manufatura influenciam diferentemente no desempenho de novos produtos. Assim, o envolvimento de fornecedores influencia diretamente no desempenho operacional e indiretamente no desempenho de mercado e de negócio em baixos níveis de turbulência ambiental, na indústria de equipamentos de transporte em países da Americanos e Europeus. De igual forma, o envolvimento do cliente influenciou diretamente no desempenho operacional e indiretamente no desempenho de mercado e do negócio em médio nível de turbulência ambiental, na indústria de maquinários e em países Asiáticos. Fornecedores e clientes não influenciam diretamente no desempenho de mercado e do negócio e não influenciam indiretamente no desempenho operacional. O envolvimento da manufatura não influenciou nenhum tipo de desempenho do desenvolvimento de novos produtos em todos os cenários testados.

Speculative bubbles and contagion: analysis of volatility’s clusters during the DotCom bubble based on the dynamic conditional correlation model

Revendo a definição e determinação de bolhas especulativas no contexto de contágio, este estudo analisa a bolha do DotCom nos mercados acionistas americanos e europeus usando o modelo de correlação condicional dinâmica (DCC) proposto por Engle e Sheppard (2001) como uma explicação econométrica e, por outro lado, as finanças comportamentais como uma explicação psicológica. Contágio é definido, neste contexto, como a quebra estatística nos DCC’s estimados, medidos através das alterações das suas médias e medianas. Surpreendentemente, o contágio é menor durante bolhas de preços, sendo que o resultado principal indica a presença de contágio entre os diferentes índices dos dois continentes e demonstra a presença de alterações estruturais durante a crise financeira.

Convergence analysis of sampling-based decomposition methods for risk-averse multistage stochastic convex programs

We consider a class of sampling-based decomposition methods to solve risk-averse multistage stochastic convex programs. We prove a formula for the computation of the cuts necessary to build the outer linearizations of the recourse functions. This formula can be used to obtain an efficient implementation of Stochastic Dual Dynamic Programming applied to convex nonlinear problems. We prove the almost sure convergence of these decomposition methods when the relatively complete recourse assumption holds. We also prove the almost sure convergence of these algorithms when applied to risk-averse multistage stochastic linear programs that do not satisfy the relatively complete recourse assumption. The analysis is first done assuming the underlying stochastic process is interstage independent and discrete, with a finite set of possible realizations at each stage. We then indicate two ways of extending the methods and convergence analysis to the case when the process is interstage dependent.

Opening ILT blackbox: Exploring recognition-based leadership perceptions with conjoint analysis

Although research on Implicit Leadership Theories (ILT) has put great effort on determining what attributes define a leader prototype, little attention has been given to understanding the relative importance of each of these attributes in the categorization process by followers. Knowing that recognition-based leadership perceptions are the result of the match between followers’ ILTs and the perceived attributes in their actual leaders, understanding how specific prototypical leader attributes impact this impression formation process is particularly relevant. In this study, we draw upon socio-cognitive theories to explore how followers cognitively process the information about a leader’s attributes. By using Conjoint Analysis (CA), a technique that allows us to measure an individual’s trade-offs when making choices about multi-attributed options, we conducted a series of 4 studies with a total of 879 participants. Our results demonstrate that attributes’ importance for individuals’ leadership perceptions formation is rather heterogeneous, and that some attributes can enhance or spoil the importance of other prototypical attributes. Finally, by manipulating the leadership domain, we show that the weighting pattern of attributes is context dependent, as suggested by the connectionist approach to leadership categorization. Our findings also demonstrate that Conjoint Analysis can be a valuable tool for ILT research.

Speculative bubbles and contagion: analysis of volatility's clusters during the DotCom bubble based on the dynamic conditional correlation model

Reviewing the de nition and measurement of speculative bubbles in context of contagion, this paper analyses the DotCom bubble in American and European equity markets using the dynamic conditional correlation (DCC) model proposed by (Engle and Sheppard 2001) as on one hand as an econometrics explanation and on the other hand the behavioral nance as an psychological explanation. Contagion is de ned in this context as the statistical break in the computed DCCs as measured by the shifts in their means and medians. Even it is astonishing, that the contagion is lower during price bubbles, the main nding indicates the presence of contagion in the di¤erent indices among those two continents and proves the presence of structural changes during nancial crisis