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: Schweizerische Zivilprozessordnung (Art. 1–352 ZPO sowie Art. 400–408 ZPO)</div>

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Gesamtkatalog

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Nabil Nakbi

Assessing Credit Default Risk Using Logistic Regression. A Transparent Approach to Scoring with the UCI Dataset and SPSS

Tom Stephan

Wie wirkt sich Extraversion auf Organizational Citizenship Behavior aus unter der Berücksichtigung von Selbstwertgefühl und Selbstkontrollanstrengungen im Arbeitskontext?

Economics and Finance (R0)

&lt;p&gt;In recent years, macroeconomic dynamics, social transformations, technological innovations, and regulatory developments have caused significant changes in the banking industry, but most especially the need to integrate ESG factors into corporate strategies. Exploring&amp;nbsp;the commitment towards sustainable business as not only a regulatory compliance obligation but as a value creation opportunity, this book explores ESG factors and sustainability issues in the banking sector and proposes a holistic approach to ESG risks. It&lt;strong&gt;&amp;nbsp;&lt;/strong&gt;presents useful suggestions and guidance for the promotion of further development and practical initiatives on ESG in banks, and will be of interest to researchers, government regulators, supervisor authorities, and policymakers in banking and financial services.&lt;strong&gt;&lt;strong&gt; &lt;/strong&gt;&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;


Elisa Menicucci

Navigating Regulatory Frameworks and Strategic Challenges for Financial Institutions

ESG Integration in the Banking Sector

Atessa-Lena Wächter

Untersuchung der Bedeutung von Mikrofinanz Fonds als "grüne" Geldanlage

Dieses Buch richtet sich an Studentinnen und Studenten, die im Rahmen ihrer Seminar-, Projekt-, Bachelor- oder Masterarbeit quantitative Daten erheben. Neben deskriptiven Analysen sind in solchen Situationen zumeist induktive statistische Verfahren gefordert, die auf den ersten Blick teilweise relativ komplex erscheinen. In diesem Buch werden typische Verfahren eingeordnet und inhaltlich erläutert. Neben einer einfachen Einführung werden im Nachgang vertiefende Analysen vorgestellt. Alle Verfahren werden anhand von Beispielen auf Basis der Statistiksoftware IBM SPSS® dargestellt, die einen sehr einfachen Zugang auch zu komplexeren Verfahren bietet. Dabei werden die Beispiele, nach einer Einführung in das Programm als solches, systematisch Schritt für Schritt bearbeitet, so dass auch eigene Analysen im Rahmen schriftlicher Arbeiten problemlos vorgenommen werden können.Der Inhalt<ul><li>Einordnung der Datenanalyse</li><li>Grundlagen von SPSS</li><li>Datenerfassung am Beispiel einer schriftlichen Befragung</li><li>Datenanalyse mittels SPSS</li></ul>Der AutorDr. Michael Streich ist Professor im Studiengang BWL - Messe-, Kongress- und Eventmanagement an der Dualen Hochschule Baden-Württemberg in Ravensburg. Zu seinen Schwerpunkten gehören Statistik, Marktforschung, Marketing und wissenschaftliches Arbeiten.

Dieses Buch richtet sich an Studentinnen und Studenten, die im Rahmen ihrer Seminar-, Projekt-, Bachelor- oder Masterarbeit quantitative Daten erheben. Neben deskriptiven Analysen sind in solchen Situationen zumeist induktive statistische Verfahren gefordert, die auf den ersten Blick teilweise relativ komplex erscheinen. In diesem Buch werden typische Verfahren eingeordnet und inhaltlich erläutert. Neben einer einfachen Einführung werden im Nachgang vertiefende Analysen vorgestellt. Alle Verfahren werden anhand von Beispielen auf Basis der Statistiksoftware IBM SPSS® dargestellt, die einen sehr einfachen Zugang auch zu komplexeren Verfahren bietet. Dabei werden die Beispiele, nach einer Einführung in das Programm als solches, systematisch Schritt für Schritt bearbeitet, so dass auch eigene Analyse im Rahmen schriftlicher Arbeiten problemlos vorgenommen werden können.

Für Seminar-, Projekt-, Bachelor- und Masterarbeiten

Datenanalyse mit SPSS

Melanie Tippel

Finanzpolitik in der Bundesrepublik Deutschland. Theorie und Praxis am Beispiel der Schuldenbremse und des "Sondervermögens Bundeswehr"

Studienarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich BWL - Rechnungswesen, Bilanzierung, Steuern, Note: 1,3, Universität Bayreuth, Sprache: Deutsch, Abstract: Gibt es Möglichkeiten, aggressive Steuervermeidung zu bekämpfen, und welche Wege sind dafür erforderlich? 

Multinationale Unternehmen führen ihre Aktivitäten gleichzeitig in mehreren Ländern durch, zwischen denen es Unterschiede im Steuersystem gibt. Aufgrund dieser Tatsache laufen sie möglicherweise sogar Gefahr, einer Doppelbesteuerung ausgesetzt zu sein. In der Regel werden jedoch die gesetzlichen Lücken ausgenutzt, was zu einer doppelten Nichtbesteuerung führt. Um dies zu vermeiden, was negative Auswirkungen auf das Wirtschaftswachstum und den Wohlstand im Allgemeinen haben kann, haben viele Staaten untereinander Vereinbarungen zur Vermeidung der Doppelbesteuerung getroffen. Für die Besteuerung von Unternehmen auf internationaler Ebene können die Staaten zwei Prinzipien anwenden. Zum einen können sie das Wohnsitzlandprinzip anwenden, bei dem das Unternehmen in dem Land, in dem der Ort der Geschäftsleitung liegt, unbeschränkt steuerpflichtig ist. Zum anderen gibt es das Quellenlandprinzip, wodurch ein Unternehmen beschränkt steuerpflichtig in dem Land ist, in dem die Gewinne generiert werden.

Andreas Cheler

Steuervermeidung durch internationale Unternehmen. Wege zu einer gleichmäßigeren Besteuerung

Contributions to Finance and Accounting

This book discusses the evolution of technical features in decentralized finance and focuses on machine-learning finance in emerging economies. As technological advancement evolves at an unpredictable pace, the financial industry, like every other sector, must adapt accordingly. Furthermore, the rapid expansion of diverse financial products and services is creating new applications and markets. Alongside technological progress, the exploration of complex patterns in vast amounts of data, known as big data, is facilitated by its commonly acknowledged characteristics: volume, variety, veracity, value, and velocity.

Overall, machine learning has become crucial in the financial industry, allowing businesses to automate operations, gain insights from data, and make more informed decisions in real time. This edited book covers algorithmic trading, risk management, fraud detection, customer service and personalization, portfolio management, credit scoring, sentiment analysis, and algorithmic pricing. The book connects theoretical concepts with practical real-world applications, benefiting professionals looking to enhance their proficiency in using these methods efficiently. It offers insightful guidance for theorists, market participants, and policymakers by exploring financial theories and practices in light of contemporary machine-learning approaches, with a special emphasis on emerging economies.

This book discusses the evolution of technical features in decentralized finance and focuses on machine-learning finance in emerging economies. As technological advancement evolves at an unpredictable pace, the financial industry, like every other sector, must adapt accordingly. Furthermore, the rapid expansion of diverse financial products and services is creating new applications and markets. Alongside technological progress, the exploration of complex patterns in vast amounts of data, known as big data, is facilitated by its commonly acknowledged characteristics: volume, variety, veracity, value, and velocity.Overall, machine learning has become crucial in the financial industry, allowing businesses to automate operations, gain insights from data, and make more informed decisions in real time. This edited book&nbsp;covers algorithmic trading, risk management, fraud detection, customer service and personalization, portfolio management, credit scoring, sentiment analysis, and algorithmic pricing. The book connects theoretical concepts with practical real-world applications, benefiting professionals looking to enhance their proficiency in using these methods efficiently. It offers insightful guidance for theorists, market participants, and policymakers by exploring financial theories and practices in light of contemporary machine-learning approaches, with a special emphasis on emerging economies.

Trends, Developments and Business Practices in the Financial Sector

Machine Learning in Finance

Dennis Pappel

Eine Analyse

Geld- und währungspolitische Gefahren der Kryptowährung Diem

Springer Texts in Business and Economics

This comprehensive textbook equips students of economics and business, as well as industry professionals, with essential principles, techniques, and applications of applied statistics, statistical testing, and multivariate data analysis. Through real-world business examples, it illustrates the practical use of univariate, bivariate, and multivariate statistical methods.The content spans a broad range of topics, from data collection and scaling to the presentation and fundamental univariate analysis of quantitative data, while also demonstrating advanced analytical techniques for exploring multivariate relationships. The book systematically covers all topics typically included in university-level courses on statistics and advanced applied data analysis. Beyond theoretical discussion, it offers hands-on guidance for using statistical software tools such as Excel, SPSS, Stata, and R.In this completely revised and updated second edition, new sections on logistic regression are included, along with enhanced examples and solutions using R for all covered statistical methods. This edition provides a robust resource for mastering applied statistics in both academic and professional settings.

A Modern Approach Using R, SPSS, Stata, and Excel

Applied Statistics and Multivariate Data Analysis for Business and Economics

The increasing relevance of&nbsp;ESG (Environmental, Social, and Governance) in financial research and practice is driven by&nbsp;materiality,&nbsp;investor demand, and&nbsp;regulatory developments. Since ESG initiatives often entail (high) costs for companies, the question arises whether such investments “pay off” in terms of higher performance or lower risk. Previous research has primarily focused on the&nbsp;shareholder value perspective. More recent studies examine ESG from a&nbsp;risk perspective, mainly equity-based. However, studies exploring the relationship between ESG and&nbsp;credit risk&nbsp;remain scarce, especially in the&nbsp;European context. From a&nbsp;principal-agent theory&nbsp;perspective, it can be assumed that&nbsp;creditors&nbsp;evaluate ESG investments differently than&nbsp;owners. Creditors are primarily concerned with the servicing of their claims from the company’s cash flow and generally favor&nbsp;less risky investments. The aim of this study is to provide a&nbsp;comprehensive overview&nbsp;of the existing empirical literature and to&nbsp;expand it through an original empirical investigation.The AuthorDr. Anna Gappmaier 
 works at the Department of Corporate Finance, at Johannes Kepler University Linz. Her research focuses on issues related to sustainability and ESG from a corporate finance perspective.
 The translation was done with the help of artificial intelligence. A subsequent human revision was done primarily in terms of content. 
 This book is a translation of an original German edition. The translation was done with the help of artificial intelligence (machine translation by the service DeepL.com). A subsequent human revision was done primarily in terms of content, so that the book will read stylistically differently from a conventional translation.

An Analysis of European Corporate Bonds

The Influence of ESG on Credit Risk

Moritz Eisfeller

Risikoadjustierte Performance und Erholungsfähigkeit von Multi-Asset-ETF Portfolios in Krisenzeiten

M. Arul Jothi

Assessing the Impact of Capital Structure on Profitability. A Case Study of Indian Railways Finance Corporation (IRFC)

Assessing Credit Default Risk Using Logistic Regression. A Transparent Approach to Scoring with the UCI Dataset and SPSS

Weitere Titel zum Thema