2014
An Explanation of the Inverted-U Relationship between Profitability and Innovation
KRČÁL, OndřejZákladní údaje
Originální název
An Explanation of the Inverted-U Relationship between Profitability and Innovation
Autoři
Vydání
1. vyd. Brno, 160 s. 2014
Nakladatel
Masaryk University
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Odborná kniha
Obor
50200 5.2 Economics and Business
Stát vydavatele
Česká republika
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání
tištěná verze "print"
Označené pro přenos do RIV
Ano
Kód RIV
RIV/00216224:14560/14:00077997
Organizační jednotka
Ekonomicko-správní fakulta
ISBN
978-80-210-7423-1
Klíčová slova česky
inovace; konkurence; ekonomická efektivnost; modelování; simulace; predikční modely; monografie
Klíčová slova anglicky
innovations; competition; economic efficiency; modeling; simulation; predictive models; monograph
Štítky
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 20. 3. 2015 10:25, doc. Ing. Ondřej Krčál, Ph.D.
Anotace
V originále
In this book I introduce two models of innovation that explain the inverted-U relationship between profitability and innovation, and the findings of Aghion et al. (2005) and Hashmi (2005) related to the relationship between profitability and the dispersion of productivity in the industry. The basic model provides a simple and general explanation of the empirical findings. In the basic model firms choose R&D expenditures that maximize their expected profits under the assumption that R and D expenditures of firms might be constrained by the size of their profits. The prospect-theory model provides a more specific explanation of the empirical findings, which includes a behavioral model of managerial decision-making. Managers in the model choose R and D expenditures according to the preferences represented by the prospect-theory value function. For specific sets of parameter values, both models generate predictions that correspond to the empirical findings of Aghion et al. (2005) and Hashmi (2005). Finally, I show that both models generate realistic predictions for a wider range of parameter combinations around the specific parameter values.
Návaznosti
| MUNI/A/0781/2013, interní kód MU |
|