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Kerem Yalçinkaya

Machine Learning in Algorithmic Trading

Masterarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich VWL - Finanzwissenschaft, Note: 1,3, FOM Hochschule für Oekonomie und Management gemeinnützige GmbH, Hochschulstudienzentrum Hamburg (Finance), Veranstaltung: Finance, Sprache: Deutsch, Abstract: Ziel dieser Masterarbeit ist es, die komplexen Auswirkungen verschiedener Faktoren auf den Aktienkurs zum Zeitpunkt einer M&amp;A-Ankündigung zu untersuchen. Darüber hinaus besteht das Ziel darin, ein umfassendes Verständnis der kombinierten und interaktiven Auswirkungen dieser Faktoren zu erlangen und zu untersuchen, ob die Identifizierung dieser Einflussfaktoren zu höheren Renditen führen kann. Solche Erkenntnisse haben das Potenzial, die Effizienz und Transparenz der Finanzmärkte zu verbessern und gleichzeitig als praktische Grundlage für Investitionsentscheidungen zu dienen. 

Die Arbeit ist wie folgt aufgebaut: Die Einleitung bietet einen Überblick über die Forschungslücke, die Problemstellung und die Motivation hinter der Studie. Im darauffolgenden Kapitel werden die grundlegenden Konzepte von M&amp;A-Transaktionen, einschließlich Definitionen, Motiven, Zielen, Preisgestaltung und Kommunikationsaspekten, anhand einer umfassenden Überprüfung der vorhandenen Literatur erläutert. Anschließend werden die Faktoren untersucht und analysiert, die die Preisgestaltung bei M&amp;A-Transaktionen beeinflussen, basierend auf den aktuellen Forschungsergebnissen. Um die Auswirkungen einzelner Faktoren zu untersuchen, wird ein quantitativer Ansatz verwendet. Nach der Datenaufbereitung wird eine multiple Regressionsanalyse mithilfe von OLS-Schätzmethoden durchgeführt. Die Ergebnisse der Analyse werden in Kapitel 4 zusammengefasst und die Auswirkungen für die Aktionäre in Bezug auf die einzelnen Variablen diskutiert. Die Arbeit schließt mit einem umfassenden Fazit- und Ausblickabschnitt, der die Ergebnisse reflektiert und mögliche Ansätze für weitere Forschung aufzeigt. 

 Anonymous

Eine empirische Analyse

Einflussfaktoren auf Aktienkurse bei der Ankündigung einer M&A-Transaktion

Miguel López

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

Er ist zurück: Investment- und Interview-Ikone Jack D. Schwager setzt mit „Magier der Märkte: Die nächste Generation“ seine legendäre „Market Wizards“-Reihe fort – und porträtiert eine neue Generation erfolgreicher junger Trader, die mit sehr unterschiedlichen Hintergründen, Methoden und Ansätzen astronomische Renditen erzielen. Wie denken und handeln Spitzen-Trader von heute? Dieses Buch liefert Antworten: Vom ehemaligen Sicherheitsdienst-Mitarbeiter, der 5.000 Dollar in über 100 Millionen verwandelte, bis zum freiwilligen Feuerwehrmann, der in über zehn Jahren Trading keinen einzigen Verlustmonat hatte – Schwager zeigt, dass Erfolg an der Börse kein Zufall, sondern das Ergebnis von Methode und mentaler Stärke ist. Ein fesselndes Buch voller inspirierender Geschichten und wertvoller Trading-Erkenntnisse. Profitieren Sie von den besten Tradern der Welt!

Die besten jungen Trader der Welt enthüllen, wie sie den Markt schlagen

Magier der Märkte: Die nächste Generation

Studienarbeit aus dem Jahr 2012 im Fachbereich VWL - Finanzwissenschaft, Note: 2,0, Bergische Universität Wuppertal (Wirtschaftswissenschaften), Veranstaltung: Seminar Finanzwissenschaft, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Seminararbeit befasst sich mit Ursachen, Zusammensetzung und Entwicklung der kommunalen Verschuldung in Deutschland. In der Einleitung wird ebenfalls Bezug auf die Staats- und Länderverschuldung und die Zusammenhänge mit der Kommunalverschuldung genommen. Im weiteren Verlauf werden der Einfluss der Schuldenbremse sowie Verbesserungsansätze vorgestellt. Ebenfalls wird eine Gegenüberstellung der beiden Städte Wuppertal und Düsseldorf hinsichtlich ihrer unterschiedlichen Verschuldung vorgenommen.

Anna Rottke

Staatsverschuldung in Deutschland. Die kommunale Verschuldung

Studienarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich VWL - Finanzwissenschaft, Note: 1,0, Hochschule Bochum, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Seminararbeit behandelt das Thema des Liquiditätsbegriffs im Lichte der Österreichischen Schule der Nationalökonomie. Die Österreichische Schule ist eine bedeutende Strömung innerhalb der Wirtschaftswissenschaften, die im späten 19. Jahrhundert unter Carl Menger entstand.Im ersten Teil der Seminararbeit wird die historische Entwicklung der Österreichischen Schule durch die Betrachtung ihrer wichtigsten Vertreter der drei ersten Generationen bis hin zu Friedrich August von Hayek dargestellt. Anschließend wird der Liquiditätsbegriff zunächst aus betriebswirtschaftlicher Sicht beleuchtet und schließlich ein Bezug zum österreichischen Paradigma hergestellt. Hier spielt insbesondere die Unsicherheit, von der Entscheidungsträger umgeben sind und die Annahme der Wissensteilung, die auf die Nationalökonomen und Vertreter der österreichischen Schule Hayek und Mises zurückzuführen ist, eine entscheidende Rolle.Ziel dieser Seminararbeit ist es die Frage, wie man die Vorteilhaftigkeit der Liquidität einer Investition im Lichte der Österreichischen Schule der Nationalökonomie erklären kann, zu beantworten.

Der Liquiditätsbegriff im Lichte der Österreichischen Schule der Nationalökonomie

Facharbeit (Schule) aus dem Jahr 2024 im Fachbereich VWL - Finanzwissenschaft, Note: 1,3, , Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Facharbeit wird sich mit der zentralen Frage auseinandersetzen, welche Rolle die Schuldenbremse für eine nachhaltige Haushaltsfinanzierung spielt. Es gilt zu untersuchen, ob und inwieweit die rigiden Grenzen der Schuldenbremse notwendige Investitionen in die Zukunft des Landes, insbesondere in Bereiche wie Klimaschutz und Infrastruktur, behindern oder ob sie ein unverzichtbares Instrument zur Sicherung der finanziellen Stabilität Deutschlands darstellen. 
Am 15. November 2023 fiel eine weitreichende Entscheidung des Bundesverfassungsgerichts, die nicht nur juristische, sondern auch tiefgreifende politische und gesellschaftliche Folgen nach sich zieht. Im Zentrum steht der zweite Nachtragshaushalt 2021, welcher laut dem höchsten deutschen Gericht nicht mit den Artikeln 109 Abs. 3, 110 Abs. 2 und 115 Abs. 2 des Grundgesetzes (GG) vereinbar ist und somit für nichtig erklärt wurde. Diese Entscheidung hinterließ bei der Bundesregierung eine finanzielle Lücke von gewaltigen 60 Milliarden Euro. Gelder, die für essenzielle Klimaschutzprojekte wie die Sanierung von Gebäuden oder die Förderung der Elektromobilität eingeplant waren, stehen nun nicht mehr zur Verfügung. Die ursprüngliche Intention hinter der Allokation dieser enormen Summe war, die schwerwiegenden Konsequenzen der Corona-Krise effektiver zu managen. Um dies zu ermöglichen, wurde eine Ausnahme von der sogenannten Schuldenbremse gemacht, eine Maßnahme, die in außergewöhnlichen Notlagen verfassungsrechtlich zulässig ist. Die kritische Prüfung durch das Bundesverfassungsgericht am 15. November 2023 hat jedoch ergeben, dass eine derartige Verschiebung von Schulden unzulässig ist, was die Bundesregierung vor neue Herausforderungen stellt.
In Reaktion auf diese juristische Entscheidung hat die Bundesregierung für das Jahr 2023 einen weiteren Nachtragshaushalt aufgelegt, der die Aussetzung der Schuldenbremse für dieses Jahr vorsieht, gestützt auf die Ausnahmeregelung für außergewöhnliche Notlagen. Doch die Opposition hinterfragt kritisch, ob die Voraussetzungen für eine derartige Ausnahme – eine Naturkatastrophe oder eine außergewöhnliche Notsituation, die außerhalb der staatlichen Kontrolle liegt – tatsächlich gegeben sind. Sie argumentiert, dass die derzeitige finanzielle Notlage erst durch das ungesetzlich bewertete Handeln der Bundesregierung entstanden sei.



Die Schuldenbremse. Ein Instrument für nachhaltige Finanzen oder Investitionsbremse?

Ideen und Erfolgskonzepte von Experten aus der Praxis

Insurance & Innovation 2025

Haufe Fachbuch

Künstliche Intelligenz gehört zu den einflussreichsten Treibern des Wandels in unserer Zeit. Sie verändert nicht nur Abläufe und Produkte, sondern prägt auch unser Denken, unsere Rollenbilder und die Art, wie Wertschöpfung gestaltet wird. Dieses Buch von Sara Kukovec, Patrick Glauner, Niels Bartels und Christoph Jacob&nbsp;bietet eine verständliche Einführung in die Grundlagen sowie aktuellen Entwicklungen der Künstlichen Intelligenz und zeigt deren spezifische Einsatzmöglichkeiten in der Bau- und Immobilienbranche auf. Entlang der gesamten Wertschöpfungskette dieser Branchen werden konkrete Anwendungsbereiche, strategische Ansätze und praxisnahe Handlungsempfehlungen vorgestellt. Praxisnahe Fallstudien unterstützen die Entscheidungsfindung und Risikoabschätzung.&nbsp;
 
 Inhalte:
 
 <ul>
 <li>Grundlagen und Evolution der Künstlichen Intelligenz</li>
 <li>Digitale Infrastruktur: das Fundament erfolgreicher KI-Anwendungen in der Immobilienwirtschaft</li>
 <li>Digitale Transformation der Planungsphasen und Wertschöpfungsketten im Bauwesen</li>
 <li>Daten statt Dokumente: Document Intelligence in der Immobilienwirtschaft</li>
 <li>Wie man eine digitale Transformation erfolgreich gestaltet</li>
 <li>Best-Practice-Empfehlungen für einen sicheren und verantwortungsvollen KI-Einsatz</li>
 </ul>
 Die Buchreihe "Heute Zukunft Bauen" vermittelt praktisches Wissen und Zukunftsaussichten im Bereich Innovation, Technologie sowie Digitalisierung innerhalb der Wertschöpfungskette in der Immobilienwirtschaft.
 &nbsp;

Künstliche Intelligenz in der Bau- und Immobilienwirtschaft

Seminar paper from the year 2024 in the subject Economics - Finance, grade: A, , language: English, abstract: This study examines the impact of the Integrated Budget Information Exchange (IBIX) System on public financial management (PFM) in Ethiopia's Oromia Regional State (ORS). Employing a mixed-methods approach, it integrates quantitative analysis, stakeholder interviews, and literature review to address theoretical, empirical, and methodological gaps. Descriptive statistics reveal dynamic financial trends, while correlation and regression analyses illuminate the influence of governance indicators.Stakeholder insights underscore sector-specific challenges and opportunities. Recommendations emphasize refining financial processes, enhancing stakeholder engagement, and strengthening governance mechanisms. Moreover, the study advocates for longitudinal research, comparative analyses, qualitative studies, policy evaluations, interdisciplinary approaches, innovative methodologies, and cross-sectoral studies to inform evidence-based policymaking in PFM and governance reforms. By bridging theoretical, and practical perspectives, this research contributes to a deeper understanding of IBIX's impact on financial management practices and governance outcomes, offering valuable insights for policymakers, practitioners, and researchers striving for effective governance and fiscal sustainability.

Amsalu Abdissa

Optimizing Public Financial Management. A Comprehensive Study of IBEX Based Financial Matrix in Ethiopia

Seminar paper from the year 2024 in the subject Economics - Finance, Justus-Liebig-University Giessen (Wirtschaftswissenschaften), course: Machine Learning in Finance, language: English, abstract: The aim of this paper is to examine the role of machine learning in algorithmic trading and to provide a general framework. The meaning of machine learning methods in algorithmic trading is analyzed based on four main areas: high-frequency trading, predictive modeling, order execution, and portfolio management. The complexity of these methods is also discussed, as well as the explainability, understandability, and manageability of machine learning techniques.

Tamilla Javadi

Tesla, Inc. Strategic Expansion and Value Creation through the Gigafactory Berlin-Brandenburg

Jan Toerschen

Eine empirische Untersuchung

Der Einfluss von Financial Literacy und Verhaltensanomalien auf die private Altersvorsorge

Machine Learning in Algorithmic Trading

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