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Gesamtkatalog

Catalogue complet

Computer Science (R0)

Patrick Maillé

Bruno Tuffin

From Net Neutrality to ICT Neutrality

- 1.&amp;nbsp;Introduction: A Bit of History. - 2.&amp;nbsp;Definitions. - 3.&amp;nbsp;Pros and Cons: The Arguments in the Debate. - 4.&amp;nbsp;Mathematical Analysis. - 5.&amp;nbsp;Non-neutrality Pushed by Content Providers. - 6.&amp;nbsp;A More General View of Neutrality. - 7.&amp;nbsp;Search Neutrality. - 8. Algorithmic Transparency. - 9.&amp;nbsp;Tools to Monitor Neutrality. - 10.&amp;nbsp;Conclusions.

Dynamic Modeling and Econometrics in Economics and Finance

Nonlinear models have become indispensable in modern finance and economics, yet their reliance on numerical root-finding methods introduces layers of complexity that demand rigorous attention. This second volume of the two-part series offers a comprehensive and accessible guide to tackling these challenges and applying advanced econometric techniques to real-world financial and economic time series data.
Designed for students, professionals, and researchers with a solid foundation in statistics, econometrics, and finance, this book bridges the gap between theory and practice. Concepts are introduced progressively, making it suitable for both intermediate and advanced readers. Each chapter is written in clear, approachable language, ensuring that even those with limited prior experience can grasp and apply the material effectively.
Key Topics Include:
<ul>
<li>Fundamentals of Non-Linear Dynamics</li>
<li>Endogeneity in Econometric Models</li>
<li>Asymmetric Pricing</li>
<li>Physics-Inspired Gravity Models in Economics</li>
<li>Artificial Intelligence and Machine Learning for Fraud Analytics</li>
</ul>
With practical examples, source code, and interdisciplinary insights, this volume empowers readers to navigate the complexities of nonlinear econometric modeling and apply cutting-edge techniques to contemporary challenges in finance and trade.

Empirical Applications and Source Code

Non-Linearity in Econometric Modeling, Vol. 2

SpringerBriefs in Regional Science

This book analyzes regional business cycles in Latin America. The authors explain the nature of regional business cycles and discuss different sources of regional economic fluctuations such as technology changes, natural disasters, or supply and demand shocks. Presenting case studies on Brazil, Chile and Mexico, the authors examine the co-movement of regional business cycles as well as the differing responses of regional economies to external shocks due to regional characteristics such as availability of natural resources, and the degree of integration into national and global markets. This short book appealto students and scholars as well as policy makers interested in regional growth processes in developing countries.

A Sub-National Synchronization Study

Regional Business Cycles in Latin America

This textbook offers an applied introduction to the methods of econometrics. Given the increasing importance of empirical analysis in science and the professional world, the book aims&nbsp;to move econometrics beyond&nbsp;its formal mathematical corner and make it accessible to a broader audience. In&nbsp;developing&nbsp;the textbook, the didactic profile was therefore given priority over scientific elegance. Supported by numerous illustrations, detailed verbal explanations, and accompanying numerical examples, both the&nbsp;fundamentals of econometric and&nbsp;more demanding topics are presented in an easily understandable way. The&nbsp;main sections of &nbsp;the Chapters&nbsp;do not use matrix algebra. However,&nbsp;in each chapter’s appendix, ambitious readers will find detailed matrix-algebra-based representations of the material covered in the main sections.The author 
 Ludwig von Auer is Professor of Economics at Universität Trier and has been honored by the student body with numerous awards for outstanding teaching.

An Introduction

Econometrics

Dieses Buch bietet eine prägnante und zugleich rigorose Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie. Aus den möglichen Zugängen zum Thema wurde der modernste Ansatz auf Grundlage der Maßtheorie gewählt: Dieser Ansatz erfordert ein höheres Maß an mathematischer Abstraktion und Komplexität, ist jedoch unerlässlich, um fortgeschrittene Themen wie Stochastische Prozesse, Stochastische Differentialrechnung und Statistische Inferenz zu verstehen. Der vorliegende Text resultiert aus den Erfahrungen, die im Rahmen von Kursen für Wahrscheinlichkeitstheorie und angewandte Mathematik im Mathematikstudium an der Universität Bologna gewonnen wurden. Dieses Buch richtet sich an Studierende im zweiten oder dritten Jahr ihres Studiums in Mathematik, Physik oder einer anderen Naturwissenschaft und setzt Kenntnisse mehrdimensionaler Differential- und Integralrechnung voraus. Die vier Kapitel behandeln folgende Themen: Maße und Wahrscheinlichkeitsräume, Zufallsvariablen, Folgen von Zufallsvariablen und Grenzwertsätze, Erwartungswert und bedingte Verteilung. Außerdem beinhaltet dieses Buch eine umfangreiche Sammlung gelöster Übungen.

Zufallsvariablen and Verteilungen

Elementare Wahrscheinlichkeitstheorie I

Die Rufe nach einem umfassenden Arbeitnehmerdatenschutz sind mit den jüngsten Datenschutzskandalen in deutschen Konzernen wieder lauter geworden. Ein eigenes Arbeitnehmerdatenschutzgesetz lässt aber weiter auf sich warten. Auch die geltenden Regelungen lassen den Arbeitnehmer jedoch nicht schutzlos. Der Schwerpunkt des Praxishandbuches liegt daher in der Darstellung des Datenschutzes im Arbeitsverhältnis und seiner praktischen Umsetzung. Die Autoren zeigen Unternehmen, Rechtsanwälten und anderen Interessierten auf, welche datenschutzrechtlichen Probleme sich in den Phasen des Arbeitsverhältnisses (Begründung, Durchführung und Beendigung) stellen und wie in der Praxis mit ihnen umgegangen werden kann.

Praxishandbuch Datenschutz im Arbeitsverhältnis

Law, Governance and Technology Series

How NFTs and Metaverse are Reshaping Legal Systems

Law and Politics of Virtual Worlds

Springer Nature Proceedings Computer Science

Anna Visvizi

Orlando Troisi

Enric Serradell-López

Competitiveness, Growth and Well-Being Through Technology, Innovation and Education

Research and Innovation Forum 2025 Volume 1

Contributions to Economics

Conjugate Duality in Economic Analysis

SDG - Forschung, Konzepte, Lösungsansätze zur Nachhaltigkeit

Nachhaltigkeit ist mehr als nur ein Trend – sie ist eine Notwendigkeit, auch im Software-Engineering und in der Künstlichen Intelligenz. Dieses Buch beleuchtet umfassend die Dimensionen nachhaltiger Softwareentwicklung – von ressourcenschonenden Architekturen über effiziente Programmiersprachen bis hin zur Optimierung von Rechenzentren und KI-Trainingsprozessen und ordnet diese in den Kontext der UN Sustainability Development Goals (SDG) ein. Praxisnahe Fallbeispiele zeigen, wie Unternehmen langfristige, wirtschaftlich und ökologisch sinnvolle Lösungen umsetzen können. Neben technischen Aspekten werden auch unternehmerische und gesellschaftliche Perspektiven betrachtet, um ein ganzheitliches Verständnis für nachhaltige Digitalisierung zu schaffen. Ein unverzichtbarer Leitfaden für alle, die Software verantwortungsvoll entwickeln und nutzen möchten.
Zusätzliche Fragen per App: Laden Sie die Springer-Nature-Flashcards-App kostenlos herunter und nutzen Sie exklusives Zusatzmaterial, um Ihr Wissen zu prüfen.
Der Inhalt


Nachhaltigkeit


Software Engineering


Künstliche Intelligenz


Betrachtungsweisen


Der Autor
Stefan Wagenpfeil&nbsp;ist Professor für Software-Engineering und IT-Management an der PFH Göttingen. Er ist Mitglied der VR/AR Coalition und berät die EU-Kommission in Fragen der Künstlichen Intelligenz und Virtuellen Realität. Nachhaltigkeit spielt für ihn insbesondere im Bereich Zukunftstechnologien eine entscheidende Rolle.

Wie Softwareentwicklung Investitionen und Zukunft sichert

Nachhaltiges Software-Engineering

“A landmark contribution to the study of financial social media. Zhang’s book blends rigorous theory with rich empirical evidence to show how online discussions shape markets, investors, and governance. This is essential reading for scholars, students, practitioners, and researchers of finance in the digital age.”
—Sheryl-Ann Stephen, Professor of Finance, Butler University, USA
“A timely and important contribution to understanding how online conversations—from meme-stock manias to AI-driven trading signals—are reshaping markets. With clarity and rigor, Zhang reveals how social media sentiment moves returns, volatility, and governance, making this a must-read for scholars, practitioners, and policymakers.”
—Wikrom 'Art' Prombutr, PhD, Professor, Dept. of Finance, College of Business, California State University Long Beach, USA
“Ying Zhang’s&nbsp;Financial Social Media&nbsp;is the first comprehensive, data-driven guide to how online investor conversations shape markets—linking measurable sentiment to returns, volume, volatility, liquidity, and even firm reputation. With clear theory, NLP-based measurement, and evidence that effects are strongest for small-cap and financially distressed firms, this book will be indispensable to investors, regulators, and researchers.”
—J. Andrew Hansz, PhD, CFA, Gould/Mayfield Professorship in Real Estate &amp; Urban Development, Department of Finance &amp; Real Estate, The University of Texas at Arlington, USA
Ying Zhang&nbsp;is Associate Professor at Fairfield University, USA, and serves/served on the editorial boards of the&nbsp;Journal of Mathematical Finance,&nbsp;Journal of Real Estate Practice and Education,&nbsp;Journal of Real Estate Literature,&nbsp;International Business &amp; Management&nbsp;and the&nbsp;American Journal of Theoretical and Applied Business. His research focuses in the areas of international equity diversification, real estate assets allocation, REITs, asset pricing, portfolio management, and&nbsp;financial social media.&nbsp;
Dr. Zhang&nbsp;has published articles in peer-reviewed journals, such as&nbsp;Journal of Banking &amp; Finance,&nbsp;Journal of Business Finance &amp; Accounting,&nbsp;Journal of Financial Research,&nbsp;Real Estate Economics,&nbsp;Journal of Real Estate Finance and Economics, and&nbsp;Journal of Real Estate Research. He has also made frequent presentations at national and international scholarly conferences, such as Financial Management Association (FMA) and the American Real Estate Society (ARES).

A Quantitative Approach to Measuring Investor Sentiment

Financial Social Media

Nonlinear models are indispensable in modern finance, yet their reliance on numerical root-finding methods introduces layers of complexity that demand careful attention. This textbook offers a comprehensive and accessible guide to understanding these challenges and applying advanced econometric techniques to real-world financial and economic time series data.
Designed for students, professionals, and researchers with a foundational background in statistics, econometrics, and finance, this book bridges the gap between theory and practice. It introduces key concepts progressively, making it suitable for both intermediate and advanced readers. Each chapter is written in clear, approachable language, ensuring that even those with limited prior experience in econometrics can grasp and apply the material effectively.
The book is organized into five chapters that progressively guide readers through key concepts in financial time series modeling. It begins with Chapter 1, which introduces data filtering techniques, emphasizing the Kalman Filter's role in improving model accuracy. Chapter 2 explores volatility modeling, addressing common challenges in measuring and interpreting variance in financial data. Chapter 3 builds on this by presenting hybrid approaches that combine GARCH models with neural networks to enhance predictive performance. Chapter 4 applies dynamic volatility models to option valuation, offering both theoretical insights and practical tools. Finally, Chapter 5 delves into regime-switching models, including MSAR (Markov Switching Auto Regressive) and STAR (Smooth Transition Auto Regressive), to capture nonlinear behaviors and structural shifts in time series data. Together, these chapters form a cohesive narrative on modeling the dynamic behavior of financial time series, with a particular emphasis on volatility and structural shifts. Whether you're a finance professional, economist, or data scientist, this book is an essential resource for mastering the tools and techniques that drive modern financial analysis.

From Net Neutrality to ICT Neutrality

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