The impact of culture on entrepreneurship: machine learning analysis
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Autor:innen
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2023
Typ der Arbeit
Studiengang
Sammlung
Typ
01A - Beitrag in wissenschaftlicher Zeitschrift
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Interdisciplinary Journal of Economics and Business Law
Themenheft
DOI der Originalpublikation
Link
Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
12
Ausgabe / Nummer
4
Seiten / Dauer
93-117
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
CJEAS
Verlagsort / Veranstaltungsort
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
Entrepreneurship is one of the main pillars of the economy and it has a substantial role to pay in economic development by creating new jobs and opportunities, driving innovation, and developing new markets, products, and services. This study aims to better understand the motivations of people who choose to undertake entrepreneurial activity and to try to pinpoint some of the key factors that move them to do so. Three independent data sets (the GEM, WVS and Hofstede) were computed and significant correlations with Total Early-Stage Entrepreneurial Activity (TEA) noted. Machine learning techniques were applied to the data sets in different regression models to show that the most important relationship between the different variables is the TEA with Perceived Capabilities (PC).
Schlagwörter
Machine learning, Entrepreneurship, GEM, Cultural attributes
Fachgebiet (DDC)
Veranstaltung
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
2047-8747
2047-8755
2047-8755
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Peer-Review der ganzen Publikation
Open Access-Status
Closed
Lizenz
Zitation
AL-KILANI, Mahmoud, Rolf MEYER, Dario MEYER, Daniel SCHNYDER und Vlad-Andrei SABO, 2023. The impact of culture on entrepreneurship: machine learning analysis. Interdisciplinary Journal of Economics and Business Law. 2023. Bd. 12, Nr. 4, S. 93–117. Verfügbar unter: https://irf.fhnw.ch/handle/11654/44629