Süleyman Yücel - Prognostizierbarkeit deutscher Aktien auf Grundlage von aggregierten Informationssignalen am Beispiel des Scoring-Konzeptes

Süleyman Yücel - Prognostizierbarkeit deutscher Aktien auf Grundlage von aggregierten Informationssignalen am Beispiel des Scoring-Konzeptes

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Eine der am häufigsten untersuchten Fragestellungen in der finanzwirtschaftlichen Forschung ist die Prognostizierbarkeit von Aktien. Das Auffinden eines funktionierenden Prognosemodells scheint nicht nur die für Aktienprognosen bedeutsame Effizienzmarkthypothese in Frage zu stellen, sondern zudem profitable Investments am Kapitalmarkt zu ermöglichen. Die eingesetzten Prognosemodelle basieren dabei häufig auf Multifaktormodellen, eine Alternative...

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Produktbeschreibung

Eine der am häufigsten untersuchten Fragestellungen in der finanzwirtschaftlichen Forschung ist die Prognostizierbarkeit von Aktien. Das Auffinden eines funktionierenden Prognosemodells scheint nicht nur die für Aktienprognosen bedeutsame Effizienzmarkthypothese in Frage zu stellen, sondern zudem profitable Investments am Kapitalmarkt zu ermöglichen. Die eingesetzten Prognosemodelle basieren dabei häufig auf Multifaktormodellen, eine Alternative dazu stellen Scoring-Modelle dar. Ihren Ursprung haben Scoring-Modelle in der Entscheidungstheorie und weisen damit eigentlich keinerlei Verbindungen zu Kapitalmarktthemen auf. In der vorliegenden Studie wird die Prognosefähigkeit von Scoring-Modellen mit aggregierten Informationssignalen für den deutschen Aktienmarkt untersucht.
Marke Disserta
EAN 9783959351942
ISBN 978-3-95935-194-2
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