Informationseffizienz von Kapitalmärkten. Eine Analyse anhand des Zusammenhangs zwischen Google Trends und den Aktienkursen von DAX-Unternehmen Asken
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Die vorliegende Studie untersucht den Zusammenhang zwischen internetbasierten Suchanfragen zum Zeitpunkt t0 und der zu einem späteren Zeitpunkt t1 zu verzeichnenden Entwicklung des deutschen Kapitalmarkts. Ausgangspunkt ist die folgende Hypothese: Aus dem Zugriffsverhalten auf eine Suchmaschine kann auf die Entwicklung zukünftiger Aktienkurse und Kursvolatilitäten geschlossen werden. Die Thesis analysiert zu diesem Zweck Datenbestände ausgewählter Titel des DAX-Performance-Index mithilfe von Google Trends und anerkannten mathematisch-statistischer Verfahren. Mithin liegt eine Überprüfung der Theorie der (mittelstarken) Informationseffizienz von Kapitalmärkten des späteren Nobelpreisträgers Eugene F. Fama im Lichte aktueller technischer Entwicklungen vor. Methodologisch wird hierzu die Anzahl von Suchmaschinenanfragen analysiert, in denen für Investoren typische Suchbegriffe verwendet werden. Des Weiteren wird der verfügbare Bestand an Kursdaten differenziert, aufbereitet und nur diejenigen Unternehmen im weiteren Verlauf der Untersuchung berücksichtigt, denen keine erkennbaren Anomalien zugrunde liegen. Sodann erfolgt unter Einbeziehung von sechs alternativen multivariablen Regressionsmodellen und der Berücksichtigung der Ergebnisse der üblichen Gütetests (Vergleichskohorte, Korrelations- und (adjustiertes) Bestimmtheitsmaß r², p-, t-, und F-Statistik sowie die zugehörigen Residuenplots) eine Überprüfung, inwieweit die spätere Aktienrendite und Volatilität einen belastbaren Zusammenhang zur erkannten Suchaktivität aufweisen. Asken Godefroy, B.Sc., wurde 1990 in Hamburg-Altona geboren. Nach erfolgreichem Abschluss des 8-fächrigen Abiturs am Jenisch-Gymnasium in Hamburg, Klein Flottbek und diversen Praktika im In- und Ausland nahm der Autor im Jahr 2010 ein duales Studium bei der Hamburger Privatbank Joh. Berenberg, Gossler & Co. KG in Kooperation mit der Nordakademie gAG - Hochschule der Wirtschaft - auf, welches er 2014 erfolgreich abschloss. Während des dualen Studiums war es ihm möglich ein Semester an der University of Washington zu studieren. Seine Abschlussarbeit zum Bachelor of Science wurde 2015 als Finalist des Karrierepreises der DZ Banken Gruppe gewürdigt. Seinen Spezialisierungsschwerpunkt während des dualen Studiums hat der Autor in den Bereichen Family Office und Structured Finance gewählt. Durch den Aufgabenbereich im Family Office hat sich das Interesse an neuen Assetdiversifikationen gebildet und somit den Grundstein der vorliegenden Untersuchung geschaffen. Nach dem dualen Studium ist Herr Godefroy im Bereich Structured Finance bei der Joh. Berenberg, Gossler & Co. KG Vollzeit beschäftigt. Um sich weiterhin mit wirtschaftstheoretischen Aspekten auseinandersetzen zu können, hat der Autor ein berufsbegleitendes Master of Science Studium im Bereich Finance & Accounting in Hamburg aufgenommen.

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Informationseffizienz von Kapitalmärkten. Eine Analyse anhand des Zusammenhangs zwischen Google Trends und den Aktienkursen von DAX-Unternehmen: Die vorliegende Studie untersucht den Zusammenhang zwischen internetbasierten Suchanfragen zum Zeitpunkt t0 und der zu einem späteren Zeitpunkt t1 zu verzeichnenden Entwicklung des deutschen Kapitalmarkts. Ausgangspunkt ist die folgende Hypothese: Aus dem Zugriffsverhalten auf eine Suchmaschine kann auf die Entwicklung zukünftiger Aktienkurse und Kursvolatilit?ten geschlossen werden. Die Thesis analysiert zu diesem Zweck Datenbestände ausgewählter Titel des DAX-Performance-Index mithilfe von Google Trends und anerkannten mathematisch-statistischer Verfahren. Mithin liegt eine Überprüfung der Theorie der (mittelstarken) Informationseffizienz von Kapitalmärkten des späteren Nobelpreisträgers Eugene F. Fama im Lichte aktueller technischer Entwicklungen vor. Methodologisch wird hierzu die Anzahl von Suchmaschinenanfragen analysiert, in denen für Investoren typische Suchbegriffe verwendet werden. Des Weiteren wird der verfügbare Bestand an Kursdaten differenziert, aufbereitet und nur diejenigen Unternehmen im weiteren Verlauf der Untersuchung berücksichtigt, denen keine erkennbaren Anomalien zugrunde liegen. Sodann erfolgt unter Einbeziehung von sechs alternativen multivariablen Regressionsmodellen und der Berücksichtigung der Ergebnisse der üblichen G?tetests (Vergleichskohorte, Korrelations- und (adjustiertes) Bestimmtheitsma? r?, p-, t-, und F-Statistik sowie die zugehörigen Residuenplots) eine Überprüfung, inwieweit die spätere Aktienrendite und Volatilität einen belastbaren Zusammenhang zur erkannten Suchaktivität aufweisen. Ebook.

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Neuware - Die vorliegende Studie untersucht den Zusammenhang zwischen internetbasierten Suchanfragen zum Zeitpunkt t0 und der zu einem späteren Zeitpunkt t1 zu verzeichnenden Entwicklung des deutschen Kapitalmarkts. Ausgangspunkt ist die folgende Hypothese: Aus dem Zugriffsverhalten auf eine Suchmaschine kann auf die Entwicklung zukünftiger Aktienkurse und Kursvolatilitäten geschlossen werden. Die Thesis analysiert zu diesem Zweck Datenbestände ausgewählter Titel des DAX-Performance-Index mithilfe von Google Trends und anerkannten mathematisch-statistischer Verfahren. Mithin liegt eine Überprüfung der Theorie der (mittelstarken) Informationseffizienz von Kapitalmärkten des späteren Nobelpreisträgers Eugene F. Fama im Lichte aktueller technischer Entwicklungen vor. Methodologisch wird hierzu die Anzahl von Suchmaschinenanfragen analysiert, in denen für Investoren typische Suchbegriffe verwendet werden. Des Weiteren wird der verfügbare Bestand an Kursdaten differenziert, aufbereitet und nur diejenigen Unternehmen im weiteren Verlauf der Untersuchung berücksichtigt, denen keine erkennbaren Anomalien zugrunde liegen. Sodann erfolgt unter Einbeziehung von sechs alternativen multivariablen Regressionsmodellen und der Berücksichtigung der Ergebnisse der üblichen Gütetests (Vergleichskohorte, Korrelations- und (adjustiertes) Bestimmtheitsmaß r , p-, t-, und F-Statistik sowie die zugehörigen Residuenplots) eine Überprüfung, inwieweit die spätere Aktienrendite und Volatilität einen belastbaren Zusammenhang zur erkannten Suchaktivität aufweisen. 260 pp. Deutsch.

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Von Händler/Antiquariat, AHA-BUCH GmbH [51283250], Einbeck, Germany.
Neuware - Die vorliegende Studie untersucht den Zusammenhang zwischen internetbasierten Suchanfragen zum Zeitpunkt t0 und der zu einem späteren Zeitpunkt t1 zu verzeichnenden Entwicklung des deutschen Kapitalmarkts. Ausgangspunkt ist die folgende Hypothese: Aus dem Zugriffsverhalten auf eine Suchmaschine kann auf die Entwicklung zukünftiger Aktienkurse und Kursvolatilitäten geschlossen werden. Die Thesis analysiert zu diesem Zweck Datenbestände ausgewählter Titel des DAX-Performance-Index mithilfe von Google Trends und anerkannten mathematisch-statistischer Verfahren. Mithin liegt eine Überprüfung der Theorie der (mittelstarken) Informationseffizienz von Kapitalmärkten des späteren Nobelpreisträgers Eugene F. Fama im Lichte aktueller technischer Entwicklungen vor. Methodologisch wird hierzu die Anzahl von Suchmaschinenanfragen analysiert, in denen für Investoren typische Suchbegriffe verwendet werden. Des Weiteren wird der verfügbare Bestand an Kursdaten differenziert, aufbereitet und nur diejenigen Unternehmen im weiteren Verlauf der Untersuchung berücksichtigt, denen keine erkennbaren Anomalien zugrunde liegen. Sodann erfolgt unter Einbeziehung von sechs alternativen multivariablen Regressionsmodellen und der Berücksichtigung der Ergebnisse der üblichen Gütetests (Vergleichskohorte, Korrelations- und (adjustiertes) Bestimmtheitsmaß r , p-, t-, und F-Statistik sowie die zugehörigen Residuenplots) eine Überprüfung, inwieweit die spätere Aktienrendite und Volatilität einen belastbaren Zusammenhang zur erkannten Suchaktivität aufweisen. 260 pp. Deutsch.

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Neuware - Die vorliegende Studie untersucht den Zusammenhang zwischen internetbasierten Suchanfragen zum Zeitpunkt t0 und der zu einem späteren Zeitpunkt t1 zu verzeichnenden Entwicklung des deutschen Kapitalmarkts. Ausgangspunkt ist die folgende Hypothese: Aus dem Zugriffsverhalten auf eine Suchmaschine kann auf die Entwicklung zukünftiger Aktienkurse und Kursvolatilitäten geschlossen werden. Die Thesis analysiert zu diesem Zweck Datenbestände ausgewählter Titel des DAX-Performance-Index mithilfe von Google Trends und anerkannten mathematisch-statistischer Verfahren. Mithin liegt eine Überprüfung der Theorie der (mittelstarken) Informationseffizienz von Kapitalmärkten des späteren Nobelpreisträgers Eugene F. Fama im Lichte aktueller technischer Entwicklungen vor. Methodologisch wird hierzu die Anzahl von Suchmaschinenanfragen analysiert, in denen für Investoren typische Suchbegriffe verwendet werden. Des Weiteren wird der verfügbare Bestand an Kursdaten differenziert, aufbereitet und nur diejenigen Unternehmen im weiteren Verlauf der Untersuchung berücksichtigt, denen keine erkennbaren Anomalien zugrunde liegen. Sodann erfolgt unter Einbeziehung von sechs alternativen multivariablen Regressionsmodellen und der Berücksichtigung der Ergebnisse der üblichen Gütetests (Vergleichskohorte, Korrelations- und (adjustiertes) Bestimmtheitsmaß r , p-, t-, und F-Statistik sowie die zugehörigen Residuenplots) eine Überprüfung, inwieweit die spätere Aktienrendite und Volatilität einen belastbaren Zusammenhang zur erkannten Suchaktivität aufweisen. 260 pp. Deutsch.

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Die vorliegende Studie untersucht den Zusammenhang zwischen internetbasierten Suchanfragen zum Zeitpunkt t0 und der zu einem späteren Zeitpunkt t1 zu verzeichnenden Entwicklung des deutschen Kapitalmarkts. Ausgangspunkt ist die folgende Hypothese: Aus dem Zugriffsverhalten auf eine Suchmaschine kann auf die Entwicklung zukünftiger Aktienkurse und Kursvolatilitäten geschlossen werden. Die Thesis analysiert zu diesem Zweck Datenbestände ausgewählter Titel des DAX-Performance-Index mithilfe von Google Trends und anerkannten mathematisch-statistischer Verfahren. Mithin liegt eine Überprüfung der Theorie der (mittelstarken) Informationseffizienz von Kapitalmärkten des späteren Nobelpreisträgers Eugene F. Fama im Lichte aktueller technischer Entwicklungen vor. Methodologisch wird hierzu die Anzahl von Suchmaschinenanfragen analysiert, in denen für Investoren typische Suchbegriffe verwendet werden. Des Weiteren wird der verfügbare Bestand an Kursdaten differenziert, aufbereitet und nur diejenigen Unternehmen im weiteren Verlauf der Untersuchung berücksichtigt, denen keine erkennbaren Anomalien zugrunde liegen. Sodann erfolgt unter Einbeziehung von sechs alternativen multivariablen Regressionsmodellen und der Berücksichtigung der Ergebnisse der üblichen Gütetests (Vergleichskohorte, Korrelations- und (adjustiertes) Bestimmtheitsmaß r², p-, t-, und F-Statistik sowie die zugehörigen Residuenplots) eine Überprüfung, inwieweit die spätere Aktienrendite und Volatilität einen belastbaren Zusammenhang zur erkannten Suchaktivität aufweisen. 2016, 260 Seiten, eBooks.

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Informationseffizienz von Kapitalmärkten. Eine Analyse anhand des Zusammenhangs zwischen Google Trends und den Aktienkursen von DAX-Unternehmen: Die vorliegende Studie untersucht den Zusammenhang zwischen internetbasierten Suchanfragen zum Zeitpunkt t0 und der zu einem späteren Zeitpunkt t1 zu verzeichnenden Entwicklung des deutschen Kapitalmarkts. Ausgangspunkt ist die folgende Hypothese: Aus dem Zugriffsverhalten auf eine Suchmaschine kann auf die Entwicklung zukünftiger Aktienkurse und Kursvolatilitäten geschlossen werden. Die Thesis analysiert zu diesem Zweck Datenbestände ausgewählter Titel des DAX-Performance-Index mithilfe von Google Trends und anerkannten mathematisch-statistischer Verfahren. Mithin liegt eine Überprüfung der Theorie der (mittelstarken) Informationseffizienz von Kapitalmärkten des späteren Nobelpreisträgers Eugene F. Fama im Lichte aktueller technischer Entwicklungen vor.Methodologisch wird hierzu die Anzahl von Suchmaschinenanfragen analysiert, in denen für Investoren typische Suchbegriffe verwendet werden. Des Weiteren wird der verfügbare Bestand an Kursdaten differenziert, aufbereitet und nur diejenigen Unternehmen im weiteren Verlauf der Untersuchung berücksichtigt, denen keine erkennbaren Anomalien zugrunde liegen. Sodann erfolgt unter Einbeziehung von sechs alternativen multivariablen Regressionsmodellen und der Berücksichtigung der Ergebnisse der üblichen Gütetests (Vergleichskohorte, Korrelations- und (adjustiertes) Bestimmtheitsmaß r², p-, t-, und F-Statistik sowie die zugehörigen Residuenplots) eine Überprüfung, inwieweit die spätere Aktienrendite und Volatilität einen belastbaren Zusammenhang zur erkannten Suchaktivität aufweisen. Taschenbuch.

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Informationseffizienz von Kapitalmärkten. Eine Analyse anhand des Zusammenhangs zwischen Google Trends und den Aktienkursen von DAX-Unternehmen: Die vorliegende Studie untersucht den Zusammenhang zwischen internetbasierten Suchanfragen zum Zeitpunkt t0 und der zu einem späteren Zeitpunkt t1 zu verzeichnenden Entwicklung des deutschen Kapitalmarkts. Ausgangspunkt ist die folgende Hypothese: Aus dem Zugriffsverhalten auf eine Suchmaschine kann auf die Entwicklung zukünftiger Aktienkurse und Kursvolatilitäten geschlossen werden. Die Thesis analysiert zu diesem Zweck Datenbestände ausgewählter Titel des DAX-Performance-Index mithilfe von Google Trends und anerkannten mathematisch-statistischer Verfahren. Mithin liegt eine Überprüfung der Theorie der (mittelstarken) Informationseffizienz von Kapitalmärkten des späteren Nobelpreisträgers Eugene F. Fama im Lichte aktueller technischer Entwicklungen vor. Methodologisch wird hierzu die Anzahl von Suchmaschinenanfragen analysiert, in denen für Investoren typische Suchbegriffe verwendet werden. Des Weiteren wird der verfügbare Bestand an Kursdaten differenziert, aufbereitet und nur diejenigen Unternehmen im weiteren Verlauf der Untersuchung berücksichtigt, denen keine erkennbaren Anomalien zugrunde liegen. Sodann erfolgt unter Einbeziehung von sechs alternativen multivariablen Regressionsmodellen und der Berücksichtigung der Ergebnisse der üblichen Gütetests (Vergleichskohorte, Korrelations- und (adjustiertes) Bestimmtheitsmaß r², p-, t-, und F-Statistik sowie die zugehörigen Residuenplots) eine Überprüfung, inwieweit die spätere Aktienrendite und Volatilität einen belastbaren Zusammenhang zur erkannten Suchaktivität aufweisen. Ebook.

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Publisher/Verlag: Diplomica | Die vorliegende Studie untersucht den Zusammenhang zwischen internetbasierten Suchanfragen zum Zeitpunkt t0 und der zu einem späteren Zeitpunkt t1 zu verzeichnenden Entwicklung des deutschen Kapitalmarkts. Ausgangspunkt ist die folgende Hypothese: Aus dem Zugriffsverhalten auf eine Suchmaschine kann auf die Entwicklung zukünftiger Aktienkurse und Kursvolatilitäten geschlossen werden. Die Thesis analysiert zu diesem Zweck Datenbestände ausgewählter Titel des DAX-Performance-Index mithilfe von Google Trends und anerkannten mathematisch-statistischer Verfahren. Mithin liegt eine Überprüfung der Theorie der (mittelstarken) Informationseffizienz von Kapitalmärkten des späteren Nobelpreisträgers Eugene F. Fama im Lichte aktueller technischer Entwicklungen vor. Methodologisch wird hierzu die Anzahl von Suchmaschinenanfragen analysiert, in denen für Investoren typische Suchbegriffe verwendet werden. Des Weiteren wird der verfügbare Bestand an Kursdaten differenziert, aufbereitet und nur diejenigen Unternehmen im weiteren Verlauf der Untersuchung berücksichtigt, denen keine erkennbaren Anomalien zugrunde liegen. Sodann erfolgt unter Einbeziehung von sechs alternativen multivariablen Regressionsmodellen und der Berücksichtigung der Ergebnisse der üblichen Gütetests (Vergleichskohorte, Korrelations- und (adjustiertes) Bestimmtheitsmaß r , p-, t-, und F-Statistik sowie die zugehörigen Residuenplots) eine Überprüfung, inwieweit die spätere Aktienrendite und Volatilität einen belastbaren Zusammenhang zur erkannten Suchaktivität aufweisen. | Format: Paperback | 420 gr | 221x167x19 mm | 260 pp.

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Die vorliegende Studie untersucht den Zusammenhang zwischen internetbasierten Suchanfragen zum Zeitpunkt t0 und der zu einem späteren Zeitpunkt t1 zu verzeichnenden Entwicklung des deutschen Kapitalmarkts. Ausgangspunkt ist die folgende Hypothese: Aus dem Zugriffsverhalten auf eine Suchmaschine kann auf die Entwicklung zukünftiger Aktienkurse und Kursvolatilitäten geschlossen werden. Die Thesis analysiert zu diesem Zweck Datenbestände ausgewählter Titel des DAX-Performance-Index mithilfe von Google Trends und anerkannten mathematisch-statistischer Verfahren. Mithin liegt eine Überprüfung der Theorie der (mittelstarken) Informationseffizienz von Kapitalmärkten des späteren Nobelpreisträgers Eugene F. Fama im Lichte aktueller technischer Entwicklungen vor. Methodologisch wird hierzu die Anzahl von Suchmaschinenanfragen analysiert, in denen für Investoren typische Suchbegriffe verwendet werden. Des Weiteren wird der verfügbare Bestand an Kursdaten differenziert, aufbereitet und nur diejenigen Unternehmen im weiteren Verlauf der Untersuchung berücksichtigt, denen keine erkennbaren Anomalien zugrunde liegen. Sodann erfolgt unter Einbeziehung von sechs alternativen multivariablen Regressionsmodellen und der Berücksichtigung der Ergebnisse der üblichen Gütetests (Vergleichskohorte, Korrelations- und (adjustiertes) Bestimmtheitsmaß r², p-, t-, und F-Statistik sowie die zugehörigen Residuenplots) eine Überprüfung, inwieweit die spätere Aktienrendite und Volatilität einen belastbaren Zusammenhang zur erkannten Suchaktivität aufweisen.