Wissenschaftliche LiteraturMaschinelles LernenBWL
Eine Auswahl unserer Fachbücher
Falls bei Ihnen die Veröffentlichung der Dissertation, Habilitation oder Masterarbeit ansteht, kontaktieren Sie uns jederzeit gern.
Helmut Wasserbacher
Causal Inference and Causal Machine Learning for Data-Driven Management
Applications in Corporate Finance and Marketing
Schriftenreihe innovative betriebswirtschaftliche Forschung und Praxis
The availability of large amounts of data, coupled with artificial intelligence and machine learning as suitable techniques to exploit them, has led to increasing interest in data-driven management. Data are turned into insights, and insights into management decisions.
In the midst of this passion for…
Causal machine learningDigital marketingKapitalstrukturKünstliche IntelligenzMarketingMaschinelles LernenOmnichannel marketingTim Vintis
Klassifikationsverfahren zur Risikobewertung von Jahresabschlüssen
Eine empirische Analyse fehlerhafter Jahresabschlüsse deutscher Unternehmen
QM – Quantitative Methoden in Forschung und Praxis
Informationen des Jahresabschlusses dienen für eine Vielzahl externer Adressaten als wesentliche Informationsquelle zur Entscheidungsfindung. Trotz zahlreicher Kontrollinstanzen kommt es regelmäßig zu Bilanzskandalen, durch die die derzeitigen Kontrollmechanismen auf den Prüfstand gestellt werden. Gleichzeitig…
AIArtificial IntelligenceBetriebsprüfungBilanzskandaleDatenanalyseEnforcementFraud detectionJahresabschlussKIKlassifikationsverfahrenKünstliche IntelligenzManipulationMaschinelles LernenRechnungswesenStatistikWirecardWirtschaftsprüfungDaniel Bohlmann
Mustererkennungsbasierte Prognosesysteme für Finanzmärkte
Entwicklung eines heuristischen, sequentiellen Verfahrensansatzes unter Verwendung digitaler Signalverarbeitung, nichtlinearer Zeitreihenanalyse und maschinellen Lernens zur Vorhersage des EUR/USD-Wechselkurses
Die Vorhersage von Finanzzeitreihen ist ein schwieriges und hoch komplexes Themenfeld der Finanzmarktforschung. Kursausprägungen sind durch eine Vielzahl von Variablen, wie Angebot und Nachfrage, Wirtschafts- und Unternehmensmeldungen, politische Signale, aber auch ein hohes Maß an Zufälligkeit getrieben. Die…
DatenvorverarbeitungDigitale SignalverarbeitungDigitalisierungEffizienzmarkhypotheseFinanzenFinanzmärkte WirtschaftsinformatikFinanzmarktprognoseInformationsmanagementKlassifikationMaschinelles LernenMerkmalsextraktionMustererkennungNichtlineare ZeitreihenanalyseRechnungswesenWechselkurseAnja Tetzner
Einsatz künstlicher neuronaler Netze zur Identifikation von Ironie im Rahmen der Sentiment-Analyse
Studien zur Wirtschaftsinformatik
Die automatisierte Identifikation von Ironie stellt computergestützte Systeme vor eine komplexe Herausforderung, da sie als figurativer Sprachakt umfassende kognitive Fähigkeiten zur Erkennung voraussetzt. Gleichzeitig ist das korrekte Erkennen von Ironie in vielfältigen Anwendungsbereichen der computergestützten…
AIArtificial IntelligenceIronieIronieforschungKIKünstliche IntelligenzKünstliche neuronale NetzeMaschinelles LernenSarkasmusSentiment-AnalyseTextanalyseStefan H. Ungruh
Psychomotorische Analyse von Maus- und Tastatursignalen zur Detektion von Müdigkeit im Kontext maschinellen Lernens
Ein signalverarbeitungsbasierter Brute-Force Merkmalsextrationsansatz zur Untersuchung zentraler Eingabemodalitäten der Mensch-Maschine-Interaktion
Schriften zur Arbeits-, Betriebs- und Organisationspsychologie
Zeig mir wie du arbeitest und ich sage dir, wie müde du bist!
Eine zentrale Frage der Arbeits- und Organisationspsychologie befasst sich mit der Herausforderung, inwieweit innerhalb einer arbeitenden Organisation Sicherheit, Qualität und Arbeitskomfort gewährleistet werden kann. Schließlich unterliegen…
ArbeitspsychologieArbeitssicherheitExperimentelle PsychologieKomfortsteigerungMaschinelles LernenMensch-Computer-InteraktionMustererkennungPsychomotorikQualitätssteigerungSchläfrigkeitsdetektionSignalverarbeitungSergej Uschakow
Prognose von Bear- und Bull-Phasen unter der Zeit-Skalen-Dekomposition
Nach der Entwicklung des modernen quantitativen Asset Managements scheint die Prognose von Preisen nach wie vor ein nicht zu überwindendes Hindernis darzustellen. Ungeachtet aller Fortschritte der letzten Jahrzehnte bleibt die Prognostizierbarkeit der zentrale Problembereich des quantitativen Asset Managements.…
Bear-und Bull-PhasenErweiterte ProfitmodelleKünstliche neuronale NetzeMarktphasenMaschinelles LernenPrognoseWaveletsZeit-Skalen-Dekomposition