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

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Gesamtkatalog

Catalogue complet

Nabil Nakbi

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

Springer Proceedings in Business and Economics

Proceedings of the World Finance & Banking Symposium, Brno – Czech Republic 2025

Advances in Banking and Finance

M. Arul Jothi

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

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

Doktorarbeit / Dissertation aus dem Jahr 2025 im Fachbereich VWL - Finanzwissenschaft, Note: Sehr gut, , Sprache: Deutsch, Abstract: Bitcoin als Reservewährung: Entwicklungsmöglichkeiten, Chancen und Risiken



Warum dieses Buch?



Bitcoin ist mehr als nur eine Kryptowährung – es ist eine potenzielle Revolution im Finanzsystem. Immer mehr Unternehmen, Investoren und sogar Staaten erwägen Bitcoin als strategische Reserve. Doch welche Chancen und Risiken sind damit verbunden? Dieses Exposé bietet eine fundierte Analyse und praxisnahe Einblicke in die Zukunft von Bitcoin als mögliche Reservewährung.



- Wissenschaftlich fundiert &amp; verständlich: Basierend auf aktuellen Studien und wirtschaftlichen Theorien.

- Strategische Einblicke: Welche Unternehmen und Länder setzen bereits auf Bitcoin?

- Praktische Tipps: Wie können Investoren Bitcoin in ihr Portfolio integrieren?

- Regulatorische Entwicklungen: Welche gesetzlichen Herausforderungen und Chancen gibt es?

- Technologische Innovationen: Wie kann Bitcoin langfristig eine stabile Reservewährung werden?



Ein Muss für Investoren, Unternehmer und alle, die die Zukunft des Finanzsystems verstehen wollen.



Kapitelübersicht

• Bitcoin und die Geldtheorie

• Wirtschaftliche Chancen und Risiken

• Regulatorische Herausforderungen

• Technologische Entwicklungen

• Bitcoin als strategische Reservewährung

• Praktischer Leitfaden für Investoren

S. Wittenbeck

Exposé zur Doktorarbeit zum Thema: „Bitcoin als Reservewährung: Entwicklungsmöglichkeiten, Chancen und Risiken“

Miguel López

Impacto de la crisis demográfica en los países desarrollados y Costa Rica

Atessa-Lena Wächter

Untersuchung der Bedeutung von Mikrofinanz Fonds als "grüne" Geldanlage

Studienarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich VWL - Finanzwissenschaft, Note: 1,7, FOM Essen, Hochschule für Oekonomie  &amp; Management gemeinnützige GmbH, Hochschulleitung Essen früher Fachhochschule (FOM), Veranstaltung: Finanzmanagement, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Seminararbeit untersucht die Chancen und Risiken von Kryptowährungen im Kontext moderner Finanzmärkte und analysiert deren potenziellen Einfluss auf Unternehmen. Ausgehend von der Entstehungsgeschichte und Funktionsweise von Kryptowährungen, insbesondere der Blockchain-Technologie, werden die vielfältigen Möglichkeiten, aber auch die erheblichen Risiken beleuchtet. Zu den Chancen zählen unter anderem die Dezentralisierung, die finanzielle Inklusion in Entwicklungsländern und die Reduktion von Transaktionskosten. Auf der anderen Seite stehen Herausforderungen wie die hohe Volatilität, rechtliche Unsicherheiten, sowie die Anfälligkeit für kriminelle Aktivitäten aufgrund der (Pseudo-)Anonymität. Die Arbeit schließt mit einer Fallstudie von Tesla Inc., das 1,5 Milliarden US-Dollar in Bitcoin investierte. Diese Investition führte zu erheblichen Wertschwankungen und war letztlich mit Verlusten verbunden, was auf die inhärenten Risiken der Kryptowährungen hinweist. Die Analyse liefert Handlungsempfehlungen für Unternehmen, die in Kryptowährungen investieren möchten, und hebt die Notwendigkeit eines umfassenden Risikomanagements hervor.

Jacqueline Roicke

Anhand eines Fallbeispiels der Tesla Inc.

Kritische Analyse von Kryptowährungen

Masterarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich VWL - Finanzwissenschaft, Note: 1,0, Technische Hochschule Mittelhessen, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Masterarbeit beschäftigt sich mit zwei zentralen Fragestellungen, die angesichts der aktuellen Trends im Machine Learning (ML) und algorithmischen Handel von besonderer Bedeutung sind. Die erste Forschungsfrage beschäftigt sich mit dem Vergleich des Random Forest- und des Long Short-Term Memory-Modells. Ziel ist es herauszufinden, welches dieser beiden ML-Modelle im Rahmen des DAX 40 effektiver ist, um zuverlässige Vorhersagen für die Renditen des nächsten Handelstages zu liefern. Die Relevanz dieser Frage liegt darin, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Modelle in der kurzfristigen Vorhersage von Markbewegungen zu bewerten. 

Die zweite Forschungsfrage konzentriert sich auf die praktische Anwendbarkeit von ML-Modellen im algorithmischen Handel. Sie soll untersuchen, ob eine auf ML-Modellen basierende Handelsstrategie, die speziell auf die Vorhersage der Rendite des nächsten Handelstages ausgerichtet ist, verlässliche und profitable Ergebnisse im DAX 40 erzielen kann. Die Beantwortung dieser Frage soll wichtige Erkenntnisse liefern, ob ML-Modelle eine tragfähige Alternative oder Ergänzung zu klassischen Handelsstrategien darstellen.

Machine Learning basierte Handelsstrategien. Ein Vergleich zwischen Random Forest und LSTM anhand des Deutschen Aktienindex 40

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.

Trends, Developments and Business Practices in the Financial Sector

Machine Learning in Finance

We live in a world driven by data. Yet, data alone holds no value unless we can extract meaningful insights from it. Multivariate data analysis provides the essential tools to unlock this potential.
 
 This book offers an easy-to-understand introduction to the most important methods of multivariate data analysis. With a strong application focus, it requires only basic knowledge of mathematics and statistics. The methods are demonstrated through numerical examples and illustrated with detailed case studies. Additionally, the introductory chapter refreshes key statistical fundamentals relevant to all methods covered in the book.
 
 For the 3rd edition, all chapters have been thoroughly reviewed and recalculated using the latest version of IBM SPSS.
 Contents<ul><li>Introduction to empirical data analysis</li><li>Regression analysis</li><li>Analysis of variance</li><li>Discriminant analysis</li><li>Logistic regression&nbsp;</li><li>Contingency analysis</li><li>Factor analysis</li><li>Cluster analysis</li><li>Conjoint analysis</li></ul>The original German version of this book is now available in its 18th edition. In 2015, the German edition was honored by the Federal Association of German Market and Social Researchers as “the textbook that has shaped market research and practice in German-speaking countries”. A Chinese version is also available in its 3rd edition. On the website www.multivariate-methods.info, the authors provide examples in Excel and R as well as additional material to facilitate the understanding of the different multivariate methods. In addition, interactive flashcards are available to the reader for reviewing selected focal points. Download the Springer Nature Flashcards App and use exclusive content to test your knowledge.The authors((Please insert here the fotographs of authors in order of appearance))www.multivariate-methods.info&nbsp;

An Application-Oriented Introduction

Multivariate Analysis

Master Financial Risk Management and Protect Your Future

Financial risk is unavoidable, but understanding and managing it effectively can mean the difference between financial stability and crisis. From market fluctuations and credit defaults to liquidity shortages and operational failures, individuals and businesses face a range of challenges that can impact financial health and long-term success.
This book breaks down key financial risks, including market, credit, liquidity, operational, and systemic risks, while offering practical strategies to assess, mitigate, and manage them effectively. Learn how to navigate interest rate volatility, foreign exchange fluctuations, regulatory changes, and unforeseen global events with proven risk management techniques like hedging, diversification, credit analysis, and crisis planning.

With real-world examples, expert insights, and actionable strategies, this guide is an essential resource for investors, business leaders, and financial professionals looking to minimize losses and maximize financial security.

Prepare for the unexpected, mitigate risk, and make smarter financial decisions-because a strong risk management strategy is the key to financial success.

Identifying, Assessing, and Mitigating Uncertainty for Stability and Success

Financial Risk Management Modeling [AI]

Doctoral Thesis / Dissertation from the year 2021 in the subject Economics - Finance, grade: Distinction (4.81), Wilberforce Island (Post Graduate School), course: Banking and Finance, language: English, abstract: The study examines the determinants of access to and usage of financial services in sub-Saharan Africa. The study employed panel data spanning 2006 to 2018 from 12 sub-Sahara African countries. The ex-post facto research design and econometric techniques were employed to explain the determinants of financial inclusion. The descriptive statistics was employed to describe the nature of the data. The LLC and IPS tests of stationarity indicated that all the variables were stationary at first difference. The Pearson pairwise correlation test revealed that the strength of association among the regressors were weak. The panel data was estimated using Pooled OLS, Fixed Effects, and Random Effects panel estimation techniques. The findings show that aside GDP per capita and political stability that had insignificant effect on access; money supply and regulatory quality had a significant effect on access to financial services. Furthermore, the findings suggest that aside from regulatory quality and deposit rate, GDP per capita and automated teller machine exerts a significant effect on financial usage. The study further reveals that money supply and lending rate significantly stimulates usage of loan accounts, while regulatory quality was insignificant. The study concludes that a combination of macroeconomic, institutional, and bank-level factors determine the level of financial inclusion in sub-Saharan Africa. The study recommends that regulators should encourage a conducive environment that spurs competition and innovation in the private sector. This may encourage financial access and usage due to economic growth and rising GDP per capita levels. Regulators should adopt policies like Regulatory Impact Assessment (RIA) in order to enhance the regulatory quality and boost public confidence. Regulators and banks should encourage the expansion of the number of functional point of service outlets in the region. Finally, government agencies should formulate policies that would encourage socio-political stability for the financial service industry to strive in the region.

Dumani Markjackson

Determinants of Financial Inclusion in Sub-Saharan Africa

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

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