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

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Aaima Khalid

Impact of Capital Structure on Banking Performance. Case Study of Pakistan

Economics and Finance (R0)

&lt;p&gt;Small businesses are the backbone of the U.S. economy. They are the biggest job creators and offer a path to the American Dream. But for many, it is difficult to get the capital they need to operate and succeed.&lt;/p&gt;In Fintech, Small Business &amp; the American Dream, former U.S. Small Business Administrator and Senior Fellow at Harvard Business School, Karen G. Mills, focuses on the needs of small businesses for capital and how technology will transform the small business lending market. This is a market that has been plagued by frictions: it is hard for a lender to figure out which small businesses are creditworthy, and borrowers often don’t know how much money or what kind of loan they need. Every small business is different; one day the borrower is a dry cleaner and the next a parts supplier, making it difficult for lenders to understand each business’s unique circumstances. Today, however, big data and artificial intelligence have the power to illuminate the opaque nature of a smallbusiness’s finances and make it easier for them access capital to weather bumpy cash flows or to invest in growth opportunities. &lt;p&gt;&lt;/p&gt;Beginning in the dark days following the 2008-9 recession and continuing through the crisis of the Covid-19 Pandemic, Mills charts how fintech has changed and will continue to change small business lending. In the new fintech landscape financial products are embedded in applications that small business owners use on daily basis, and data powered algorithms provide automated insights to determine which businesses are creditworthy. Digital challenger banks, big tech and traditional banks and credit card companies are deciding how they want to engage in the new lending ecosystem. Who will be the winners and losers? How should regulators respond? In this pivotal moment, Mills elucidates how financial innovation and wise regulation can restore a path to the American Dream by improving access to small business credit.&lt;p&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt; &lt;/p&gt;&lt;p&gt;An ambitious book grappling with the broad significance of small business to the economy, the historical role of credit markets, the dynamics of innovation cycles, and the policy implications for regulation, this second edition of Fintech, Small Business &amp; the American Dream is relevant to bankers, regulators and fintech entrepreneurs and investors; in fact, to anyone who is interested in the future of small business in America.&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;/p&gt;

Karen G. Mills

How Technology Is Transforming Lending and Shaping a New Era of Small Business Opportunity

Fintech, Small Business & The American Dream

Seminar paper from the year 2019 in the subject Business economics - Miscellaneous, grade: 1,6, Hochschule Ruhr West, language: English, abstract: Online retailing is an important way to retail products and services. For most of the people it is inconceivable to live without this. Online shopping makes our live in many ways easier, but it has not only advantages. The Brick-and-mortar stores are also important in many ways. Pure-online-retailing gets popular more and more, so it is important for everybody to have some knowledge about it. 

Firstly, the online retailing is defined and introduced in general. Subsequently the evolution of the pure-online-retailing is characterized. After this the customer loyalty in pure-online-retailing got reviewed and accordingly the advantaged and disadvantages of pure-online-retailer are explained in comparison to the Brick-and-mortar-players. At the end this examination the results are analyzed in case of the Pure-online-retailer ABOUT YOU. 


Pure-Online-Retailing in Case of About You. Principles of International Retail Management

Studienarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, Note: 1,5, Duale Hochschule Baden-Württemberg, Villingen-Schwenningen, früher: Berufsakademie Villingen-Schwenningen, Sprache: Deutsch, Abstract: Vorliegende Arbeit analysiert im ersten Teil auf deskriptive Weise die Formen und Funktionen der Refinanzierung von Banken. Der sekundäre und wissenschaftlich wertschöpfende Teil nutzt die zuvor gezogenen Erkenntnisse und entwickelt ein Model für die Kosten-Risiko-Optimierung eines simplen Refinanzierungsportfolios bestehend aus privaten Einlagen und Interbankenpositionen. Zentraler Bestandteil des Bankgeschäfts ist die Akquisition von Mitteln zur Kreditierung, die Refinanzierung. In den letzten Jahren waren aufgrund der Zins- und Geldmengenentwicklung die Herausforderungen der Refinanzierungsaktivitäten aus dem Fokus der Gesamtbanksteuerung gerückt und das primäre Problemfeld wandelte sich gen Aktivgeschäft. Während die Kosten der Refinanzierung konstant Abnahmen, ob Interbankenzinssätze oder Sparzinssätze, nahmen auch die Kreditzinsen ab. Und wenngleich es zu einer Ausweitung der Geschäftsvolumina kam, litten die Margen der Institute. Doch eben diese Problematik gewann mit der Zinswende an Dynamik. Nun zogen die Refinanzierungszinsen deutlich an, während die Bankenbücher noch voller niedrig verzinster Kredite waren. Wenngleich die Neukreditzinsen stiegen und Margen wieder zunehmen, geht dies mit einer Kontraktion des Geschäftsvolumina einher. Kreditinstitute befinden sich seit der Zinswende in einer neuen Banksteuerungswelt. Gesamtbanksteuerung und Treasury müssen wieder Refinanzierung und Kreditgeschäft aufeinander abstimmen. Dabei rückt seit langem wieder die Refinanzierung in den Fokus der Institute. Effiziente Refinanzierungsportfolios, aus Kosten-Risiko-Perspektive, die dem Geschäftsmodell und Marktumfeld des Institutes entsprechen, gewinnen an Bedeutung. Durch die Menge an Zentralbankgeld, dass in die internationalen Geld- und Kapitalmärkte gepumpt wurde und die günstige Verzinsung, verlor die Portfoliostrukturierung an Bedeutung, die sie nun zurückgewinnt.

Stefan Goldenberg

Untersuchung zur Kosten-Risiko-Verhältnis-Optimierung der Refinanzierungsportfoliostruktur von Kreditinstituten

Anton Fruhmann

Die Performance der Top 10 ESG-Score Unternehmen im Dow Jones

Master's Thesis from the year 2024 in the subject Business economics - Offline Marketing and Online Marketing, grade: 66, University of Plymouth (Plymouth Business School), course: Business managemnet, language: English, abstract: This study was aimed at examining the impact of artificial intelligence (AI) on digital marketing of SMEs in Nigeria. The respondents of this study were SMEs owners in Lagos State, Nigeria. Quantitative and qualitative data was collected with the aid of questionnaire and interview section respectively. Qualitative data was analyzed with thematic analysis while the quantitative data was analyzed with correlation and regression to test the hypothesis generated. This study revealed that the use of AI by SMEs in Nigeria had a positive impact on digital marketing and sales performance. It also identified the major challenge associated with the application of AI in the digital marketing initiatives of Nigerian SMEs to be the lack of AI professionals to facilitate the integration of AI into their digital marketing initiatives.


Adaobi Oti

The Impact of Artificial Intelligence on Digital Marketing. A Case of Nigerian SMEs

Masterarbeit aus dem Jahr 2025 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, Note: 1,4, Cologne Business School Köln, Sprache: Deutsch, Abstract: Gegenstand der vorliegenden Masterthesis ist die Untersuchung der Möglichkeit zur Bestimmung des inneren Werts einer Aktie mittels eines vereinfachten Bewertungsmodells, das auf öffentlich verfügbaren Informationen basiert. Die Relevanz zur Schaffung eines neuen Modells liegt in der Tatsache, dass die derzeit bestehenden Modelle entweder nur durch komplizierte Verfahren und durch den Zugang zu nicht-öffentlichen Insiderinformationen realisierbar sind oder aber zu einfach gehalten sind und zu wenig Faktoren berücksichtigen, um den inneren Aktienwert realistisch einzuschätzen. 

Das entwickelte Modell gründet auf etablierten Ansätzen der Geschäftsmodell- und Branchenanalyse. Das Business Model Canvas liefert einen strukturierten Überblick über das Geschäftsmodell, während die Branchenstrukturanalyse nach Porter dabei hilft, die Wettbewerbssituation zu erfassen. Daraufhin erfolgt ein Vergleich mit Vergleichsunternehmen, bei dem insbesondere das Trailing-KGV und diverse Bilanzkennzahlen herangezogen werden, um eine erste Einschätzung zur Bewertung des zu analysierenden Unternehmens zu erlangen. Abschließend werden konjunkturelle Einflüsse berücksichtigt, um jene Marktrisiken und -chancen zu reflektieren, die vom Aktienmarkt möglicherweise noch nicht vollständig eingepreist sind. 

Methodisch konzentriert sich die Arbeit auf eine Sekundärforschung, in der öffentlich verfügbare Unternehmensdaten, Branchenstatistiken und makroökonomische Indikatoren qualitativ ausgewertet werden. Aus den gewonnenen Erkenntnissen wird ein eigens entwickeltes Bewertungsmodell abgeleitet, bei dem ein angepasstes Trailing-KGV (postafKGV) als Schlüsselfaktor fungiert. Dazu wird das Trailing-KGV mithilfe zweier Adjustierungsfaktoren (α für bilanzielle Korrekturen und β für die konjunkturelle Einschätzungen) multipliziert, um ein angepasstes Trailing-KGV zu erhalten. 

Janis Börsch

Konzeption, Umsetzung und Anwendung

Den inneren Aktienwert herleiten. Entwicklung eines praxisorientierten Bewertungsmodells

 Anonymous

Analyse potenzieller Einflussfaktoren auf den VDAX

Paul Ehidiamhen

Impact of Federation of Agricultural Commodity Associations of Nigeria on the Economic Empowerment of its Members

Sara Pflanz

Vor- und Nachteile der Versicherungspflicht in Deutschland am Beispiel der gesetzlichen Krankenversicherung

Eine risikoadjustierte Performance Analyse von ausgewählten IPOs in Deutschland

Bachelor Thesis from the year 2017 in the subject Business economics - Banking, Stock Exchanges, Insurance, Accounting, grade: 1,0, University of Tubingen, course: Bachelorseminar in Bankmanagement, language: English, abstract: This text was translated with the help of AI and reviewed by the GRIN editorial team.This study examines whether Robo Advisors in Germany have the potential to displace traditional investment business in retail banking. Fintech startups are currently shaping the digital transformation in the banking sector significantly. While banks have lagged in innovation in investment business, fintechs have emerged with digital business models for retail customers' asset management. These so-called Robo Advisors aim to challenge banks' market share in investment business and offer customers a more attractive alternative for their asset management.

Shahnawaz Mian

GRIN Translations

Robo Advisors Compared to Traditional Investment Business in Retail Banking

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, Note: 1,3, Hochschule Fresenius; Köln (Fachbereich Wirtschaft und Medien), Veranstaltung: Bachelorarbeit, Sprache: Deutsch, Abstract: In dieser Bachelorarbeit werden die Auswirkungen der künstlichen Intelligenz (KI) auf die Arbeitswelt im Banken- und Versicherungswesen untersucht und die damit verbundenen Chancen und Risiken analysiert. Das Ziel der Thesis ist es, ein umfassendes Verständnis für die Balance zwischen technologischem Fortschritt und ethischer Verantwortung zu schaffen, insbesondere hinsichtlich der Auswirkungen auf Arbeitsplätze und Mitarbeiterqualifikationen. Die zentrale Forschungsfrage lautet: Wie kann im Kontext des KI-Einsatzes im Banken- und Versicherungssektor eine Balance zwischen technologischem Fortschritt und ethischer Verantwortung gewahrt werden? Der Fokus liegt auf der Untersuchung der potenziellen Vorteile der KI-Nutzung bei Banken und Versicherungen, auf der Bewertung der damit verbundenen Risiken, auf der Erarbeitung von ethischen Richtlinien und Governance-Strukturen zur verantwortungsvollen Nutzung von KI sowie auf der Entwicklung von Maßnahmen zur Risikominderung und zur Förderung der Kompetenzentwicklung. 

Die Bachelorarbeit ist als Literaturarbeit verfasst. Erhoben werden aktuelle Studien und Fallbeispiele zum Einsatz von KI in der Finanzbranche. Zunächst wird der Begriff ‘künstliche Intelligenz‘ definiert, anschließend werden die historische Entwicklung und die technologischen Grundlagen von KI betrachtet. Es wird aufgezeigt wie KI bereits in Banken und Versicherungen eingesetzt wird, um neue Arbeitsplätze zu schaffen, Arbeitsprozesse zu optimieren und die Risikoanalyse sowie Entscheidungsfindung zu verbessern. Trotz dieser positiven Aspekte wird auf die potenziellen Risiken wie den Verlust von Arbeitsplätzen und die Entstehung von Qualifikationslücken durch Automatisierung eingegangen. Zu untersuchende Aspekte sind ethische Bedenken in Bezug auf Datenschutz, Transparenz und Verantwortung. 

Die Zukunft der Arbeit in Banken und Versicherungen. Eine Analyse der Chancen und Risiken durch KI-bedingte Veränderungen

Impact of Capital Structure on Banking Performance. Case Study of Pakistan

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