Wpływ decyzji zarządczych dotyczących inwestycji w innowacje na wydajność rynku papierów wartościowych : analiza empiryczna

This paper examines the hypothesis that management decisions to invest in innovations have an impact on business performance. We used the “Delta Intangible Assets to Sales Ratio” as a proxy variable for investments in innovations. With regard to the research results, it was shown that the “Delta Intangible Assets to Sales Ratio” can easily explain the company’s performance in 24 months and highly significantly in 36 months. However, the quality of the explanation (R squared) assumes very low values. As investment volume in innovation increases, company management can increase the stock market performance. However, it is reasonable to note that management should consider the timing of the investment and the impact on performance. Thus, investing in innovation is strategic management decision.W niniejszym artykule przeanalizowano hipotezę, że decyzje kierownictwa o inwestowaniu w innowacje mają wpływ na wyniki biznesowe. Jako zmienną zastępczą dla inwestycji w innowacje wykorzystano "stosunek wartości niematerialnych delta do sprzedaży". W odniesieniu do wyników badań wykazano, że "wskaźnik wartości niematerialnych delta do sprzedaży" może z łatwością wyjaśnić wyniki firmy za 24 miesiące i bardzo znacząco za 36 miesięcy. Jednak, jakość wyjaśnienia (R kwadrat) zakłada bardzo niskie wartości. Wraz ze wzrostem inwestycji w innowacje, zarządzanie firmą może zwiększyć wyniki na giełdzie. Należy jednak zauważyć, że podejmując decyzje zarządcze należy wziąć pod uwagę terminy inwestycji i wpływ na wyniki. Inwestowanie w innowacje jest, zatem decyzją zarządzania strategicznego

Human Sweat Analysis Using a Portable Device Based on a Screen‐printed Electrolyte Sensor

Analysis of ammonium in human sweat during physical strain using a portable sensor device and enzymatic measurements are compared. The portable device is based on a screen‐printed electrolyte sensor connected with an evaluation board for data acquisition and transfer. During performance tests with artificial sweat, the sensor shows a low detection limit of 0.3 mM. Thus, the typical concentration range of ammonium in sweat lies within the working range of the sensor. We also demonstrate the necessity of the comparison measurement for verification of the correct performance of screen‐printed sensors and show how other components of human sweat influence the measured potential. Regarding the change in ammonium concentration during different levels of work out intensity, we point out a different behavior of what is expected physiologically. With this the importance of consideration of several parameters during sweating, like the sweat rate and other ingredients in human sweat, was demonstrated for correct determination of the ammonium concentration