Efficiency and Ship Class of Shipping Companies: The Case of Greek-owned Shipping Companies

Transport industry is a very importantfactor for countrys development in various fields.One of them is economic, since the development oftransport reinforces the trade relationships betweencountries and companies. This helps countries andfirms to utilize the competitive advantage which mayhave. Therefore, the volume of transport carried outby countries could reflect their growth. This studyaims to examine the efficiency (by ship class) ofGreek-owed shipping companies, listed on New Yorkstock markets. The analysis was performed via BCCmodel of Data Envelopment Analysis (inputsorientation)

Determinants of Profitability in Aviation Industry of Europe and America

The civil aviation, is an industry evolving at exponential speed despite the significant problems that faces in the last decade (increase of oil price, terrorist attacks etc.) An important feature of aviation firms and generally all companies, is that their size reflects their efficiency and in general their economic growth. In this era of financial crisis, liquidity is a significant factor for the stabilization and growth of economic organizations. Therefore, the examination of cash flows as indicator of liquidity limitations is necessary for the measurement of firms profitability. In this study, we tried to see whether the efficiency of size of European and American airlines listed firms, depends on their growth and cash flows from investment activit

R&D innovation indicator and its effects on the market. An empirical assessment from a financial perspective

We propose an alternative firm-level measure for innovation activities—R&D elasticity—and we analyse its effects on the Tobin's Q of listed companies on the Euronext 100 Index. We find that R&D elasticity is positively related to market appreciation by stakeholder investors. Moreover, we analyse the role of default risk in the relationship between innovation activities and market value, and find that firms' default probabilities are negatively related to Tobin's Q. These findings are supported by OLS regressions, wherein Tobin's Q is regressed on R&D elasticity, five-year default probability, and controls such as ESG voluntary disclosure. These results further the research aimed at developing a conceptual framework for integrating at a policy level the R&D elasticity indicator as a type of innovation disclosure among the non-financial disclosures released by companies

Generation of Energetic Highly Elliptical Extreme Ultraviolet Radiation

In this study, the generation of energetic coherent extreme ultraviolet (XUV) radiation with the potential for controlled polarization is reported. The XUV radiation results from the process of high harmonic generation (HHG) in a gas phase atomic medium, driven by an intense two-color circularly polarized counter-rotating laser field, under loose focusing geometry conditions. The energy of the XUV radiation emitted per laser pulse is found to be of the order of ~100 nJ with the spectrum spanning from 17 to 26 eV. The demonstrated energy values (along with tight XUV focusing geometries) are sufficient to induce nonlinear processes. Our results challenge current perspectives regarding ultrafast investigations of chiral phenomena in the XUV spectral region

Καινοτομία δεδομένων: ανάλυση τοποθεσίας και μεγάλων δεδομένων για την εξόρυξη γνώσης σε τουριστικούς προορισμούς

This Ph.D. thesis is written and submitted to the Department of Economics of the University of Crete, Greece, as a partial fulfillment of my obligations as a PhD Candidate. It consists of three separate chapters that study the applications of location and big data analytics for knowledge extraction in tourism destinations.The first chapter of the thesis entitled, "Big data Analytics: Applications, prospects and challenges", studies the role and impact of big data analytics in innovation and value creation. The tremendous increase of data through the Internet of Things (connected devices) has led to a “big-data era”, where big data analytics are applicable in every sector and economy globally. The growing expansion of available data is commonly accepted, while valuable knowledge arising from the information comes from big data analysis processes. The prospects of big data analytics are important and the benefits for data-driven organizations are significant determinants for competitiveness and innovation performance. However, there are considerable obstacles to adopting a data-driven approach and get valuable knowledge through big data. The second chapter of the thesis entitled, "Knowledge Extraction through Location & Big Data Analytics: the case of Crete", explores the knowledge extraction using location and big data analytics techniques. Nowadays, tourists generate massive volumes of data (big data) during their visit to an urban destination. However, there is little knowledge of their spatial activity and perceptions. Enterprises and organizations in hospitality and tourism are able to exploit actual behavioural data - perceptions derived from big data generated in real-time from online data sources in contrast to traditional customer surveys based on questionnaires. An innovative approach is demonstrated using the case study of Crete by integrating big data techniques, location intelligence and social media transforming tourist experiences into valuable assets (new knowledge extraction) for quicker and more efficient decision making. More specifically, the approach introduces the combination of textual and photo analytics with data derived from media sharing and textual social networks, introduces social big data analytics such as social engagement, sentiment analysis, topic/label detection combined with spatio-temporal features to provide more insights about tourist destinations. Research findings demonstrate how this novel approach of location and big data analytics, in contrast to traditional tourist surveys and conventional spatio-temporal data, can provide new and valuable knowledge. Implications arising from the study are significant assets for tourism SMEs, DMOs and other tourism stakeholders in the search of innovative marketing strategies for demonstrating the added value of destination, strengthening destination branding and gaining a competitive advantage against other rival tourist destinations. The third chapter of the thesis entitled, "Big Data Analytics for Tourism Destinations: A comparative analysis through Location-Based Social Networks", investigates the user-generated data in Location-based Social Networks (LBSNs) that can be a great resource of knowledge for understanding people’s behaviour details and movement flows in tourism destinations. Nowadays, local authorities and tourism enterprises are using conventional methods like surveys and opinion polls for collecting data and strategic decision making. Despite the benefits of these approaches, they present significant disadvantages such as the sample size is small and they are time - consuming. Focusing on tourism and location-based social media networks, this chapter reveals a novel approach to leverage massive unstructured data for knowledge extraction. In contrast to the conventional spatio-temporal data, big social media data offer dynamically to innovation and value creation through improving the strategic decision-making process of tourism destination stakeholders. The approach integrates location and big data analytics techniques and it is implemented based upon geotagged user-generated data shared on the two largest islands in the Mediterranean Sea, the island of Crete (Greece), and the island of Cyprus that are popular summertime tourist destinations. The comparison between two tourist destinations with common characteristics provides additional insights into the potential of each destination and areas of improvement. Practical implications are arising through the efficient spatio-temporal and demographic analysis of tourist movement in both tourism destinations for improving the strategic decision making of stakeholders like local authorities and tourism SMEs leading to innovation and value creation. In addition, DMOs can leverage the new knowledge for developing innovative marketing strategies, strengthening destination branding and gaining a competitive advantage against rival tourism destinations.Αυτή η διδακτορική διατριβή αποτελείται από τρία ξεχωριστά κεφάλαια που μελετούν την εκμετάλλευση της ανάλυσης μεγάλων δεδομένων και τοποθεσίας για την εξόρυξη γνώσης σε σε τουριστικούς προορισμούς. Το πρώτο κεφάλαιο μελετά το ρόλο και τον αντίκτυπο της ανάλυσης μεγάλων δεδομένων στην καινοτομία και τη δημιουργία αξίας. Η ραγδαία αύξηση δεδομένων, η οποία οφείλεται κυρίως στην αύξηση της διασύνδεσης συσκευών (Διαδίκτυο των Πραγμάτων) έχει οδηγήσει σε μια "εποχή μεγάλων δεδομένων", όπου η ανάλυση μεγάλων δεδομένων εφαρμόζεται σε όλους τους κλάδους παγκοσμίως. Η αύξηση των διαθέσιμων δεδομένων είναι φανερή, ενώ πολύτιμη γνώση προκύπτει από τις πληροφορίες που προέρχονται από τις διαδικασίες ανάλυσης μεγάλων δεδομένων. Το δεύτερο κεφάλαιο διερευνά την εξόρυξη γνώσης μέσω της αξιοποίησης τεχνικών ανάλυσης μεγάλων δεδομένων και τοποθεσίας. Σήμερα οι επισκέπτες μιας περιοχής παράγουν τεράστιους όγκους δεδομένων, “μεγάλα δεδομένα”, κατά την επίσκεψη τους στον αστικό προορισμό. Ωστόσο, ελάχιστη γνώση υπάρχει σχετικά με τη χωρική δραστηριότητα και τις αντιλήψεις τους. Οι επιχειρήσεις και οι οργανισμοί στους κλάδους της φιλοξενίας και του τουρισμού είναι σε θέση να αξιοποιήσουν πραγματικά δεδομένα συμπεριφοράς/αντιλήψεων τα οποία προέρχονται από μεγάλα δεδομένα που παράγονται σε πραγματικό χρόνο από διαδικτυακές πηγές δεδομένων σε αντίθεση με την συγκέντρωση δεδομένων από παραδοσιακές έρευνες βάσει ερωτηματολογίων. Μια νέα καινοτόμος προσέγγιση προτείνεται και εφαρμόζεται με την Κρήτη ως μελέτη περίπτωσης, χρησιμοποιώντας τεχνικές ανάλυσης μεγάλων δεδομένων, ευφυϊας τοποθεσίας και κοινωνικών δικτύων που μετατρέπουν τις τουριστικές εμπειρίες σε πολύτιμα περιουσιακά στοιχεία (εξόρυξη νέας γνώσης) για ταχύτερη και αποτελεσματικότερη λήψη αποφάσεων. Πιο συγκεκριμένα, η προσέγγιση εισάγει: τον συνδυασμό ανάλυσης κειμένων και φωτογραφιών με δεδομένα που προέρχονται από κοινωνικά δίκτυα διαμοιρασμού κειμένων και πολυμένων, την ανάλυση μεγάλων δεδομένων κοινωνικών δικτύων όπως ανάλυση συναισθήματος, ανίχνευσης θεμάτων/ετικετών σε συνδυασμό με χωροχρονικά χαρακτηριστικά που παρέχουν περισσότερες πληροφορίες για τους τουριστικούς προορισμούς. Τα ευρήματα της έρευνας αποδεικνύουν ότι η νέα αυτή προσέγγιση σε αντίθεση με τις παραδοσιακές τουριστικές έρευνες/μελέτες και τα συμβατικά χωροχρονικά δεδομένα, μπορεί να παρέχει νέα και πολύτιμη γνώση. Τα συμπεράσματα της μελέτης είναι σημαντικά για τουριστικές μικρομεσαίες επιχειρήσεις, οργανισμούς διαχείρισης προορισμών και άλλους ενδιαφερόμενα μέλη του τουρισμού στην αναζήτηση καινοτόμων στρατηγικών μάρκετινγκ για την ανάδειξη της προστιθέμενης αξίας ενός προορισμού, ενισχύοντας την ταυτότητα του προορισμού και αποκτώντας ανταγωνιστικό πλεονέκτημα έναντι άλλων ανταγωνιστικών τουριστικών προορισμών. Το τρίτο κεφάλαιο διερευνά τα δεδομένα που παράγονται από χρήστες στα κοινωνικά δίκτυα τοποθεσίας (location-based social networks) που μπορούν να αποτελέσουν μία σημαντική πηγή γνώσης για την κατανόηση λεπτομερειών συμπεριφοράς των ανθρώπων και των ροών κίνησης στους τουριστικούς προορισμούς. Σήμερα, οι τοπικές αρχές και οι τουριστικές επιχειρήσεις χρησιμοποιούν συμβατικές μεθόδους όπως έρευνες και δημοσκοπήσεις για τη συλλογή δεδομένων και τη λήψη στρατηγικών αποφάσεων. Οι προσεγγίσεις αυτές παρά τα οφέλη τους παρουσιάζουν και σημαντικά μειονεκτήματα όπως το μικρό μέγεθος δείγματος και οι απαιτήσεις τους σε χρόνο. Εστιάζοντας στον τουριστικό κλάδο και στα κοινωνικά δίκτυα τοποθεσίας, αναδεικνύεται μία νέα προσέγγιση για την εκμετάλλευση μεγάλων μη δομημένων δεδομένων για την εξόρυξη νέας γνώσης. Σε αντίθεση με τα συμβατικά χωροχρονικά δεδομένα, τα μεγάλα δεδομένα των κοινωνικών δικτύων προσφέρουν δυναμικά στην καινοτομία και την δημιουργία αξίας μέσω της βελτίωσης λήψης στρατηγικών αποφάσεων από τους ενδιαφερόμενους στους τουριστικούς προορισμούς. Η προσέγγιση ενσωματώνει τεχνικές ανάλυσης μεγάλων δεδομένων και τοποθεσίας και υλοποιείται βασισμένη σε δεδομένων που παράγονται από χρήστες και έχουν διαμοιραστεί στα δύο μεγαλύτερα νησιά της Μεσογείου, την Κρήτη (Ελλάδα) και την Κύπρο. Η σύγκριση μεταξύ δύο τουριστικών προορισμών με αρκετά κοινά χαρακτηριστικά παρέχει επιπλέον στοιχεία για τις δυνατότητες κάθε προορισμού και τα σημεία που επιτρέπουν βελτίωση. Πρακτικά συμπεράσματα που προκύπτουν από την αποτελεσματική χωροχρονική και δημογραφική ανάλυση της τουριστικής κίνησης στους δύο προορισμούς για την βελτίωση της λήψης στρατηγικών αποφάσεων που οδηγούν σε καινοτομία και δημιουργία αξίας από τα ενδιαφερόμενα μέρη όπως οι τοπικές αρχές και οι τουριστικές μικρομεσαίες επιχειρήσεις. Επιπλέον, οι οργανισμοί διαχείρισης και προώθησης προορισμού μπορούν να αξιοποιήσουν τη νέα γνώση για την ανάπτυξη καινοτόμων στρατηγικών μάρκετινγκ, την ενίσχυση του branding προορισμού και την απόκτηση ανταγωνιστικού πλεονεκτήματος σε σχέση με τους ανταγωνιστικούς τουριστικούς προορισμούς

Data-Driven Maintenance Delivery Framework: Test in an Italian Company

Part 5: Data-Driven Services: Characteristics, Trends and ApplicationsInternational audienceMany manufacturing companies are now facing the transition towards the development of a structured service offering in the servitization fashion. Especially in the case of a service like maintenance, the definition of a coherent process, able to collect and exploit in the right way the data from the field for decision-making scopes constitutes the base to run an economically sustainable offering. The authors proposed a structured framework that, considering a dual perspective (asset and service), aims to address this problem and to improve the maintenance decision-making. The paper, using as a case study an Italian manufacturing company willing to accelerate its servitization process, addresses the testing and improvement of the framework. Company A service department’s employees were interviewed in the scope of validating the framework and identify improvements for its structure and the related decision-making instruments