| dc.contributor.advisor | Muntermann, Jan Prof. Dr. | |
| dc.contributor.author | Alic, Irina | |
| dc.date.accessioned | 2017-01-12T10:57:37Z | |
| dc.date.available | 2017-01-12T10:57:37Z | |
| dc.date.issued | 2017-01-12 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-002B-7D04-4 | |
| dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.53846/goediss-6077 | |
| dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.53846/goediss-6077 | |
| dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.53846/goediss-6077 | |
| dc.description.abstract | Entscheidungsunterstützungssysteme in der Finanzwirtschaft sind nicht nur für die Wis-senschaft, sondern auch für die Praxis von großem Interesse. Um die Finanzmarktüber-wachung zu gewährleisten, sehen sich die Finanzaufsichtsbehörden auf der einen Seite, mit der steigenden Anzahl von onlineverfügbaren Informationen, wie z.B. den Finanz-Blogs und -Nachrichten konfrontiert. Auf der anderen Seite stellen schnell aufkommen-de Trends, wie z.B. die stetig wachsende Menge an online verfügbaren Daten sowie die Entwicklung von Data-Mining-Methoden, Herausforderungen für die Wissenschaft dar. Entscheidungsunterstützungssysteme in der Finanzwirtschaft bieten die Möglichkeit rechtzeitig relevante Informationen für Finanzaufsichtsbehörden und Compliance-Beauftragte von Finanzinstituten zur Verfügung zu stellen. In dieser Arbeit werden IT-Artefakte vorgestellt, welche die Entscheidungsfindung der Finanzmarktüberwachung unterstützen. Darüber hinaus wird eine erklärende Designtheorie vorgestellt, welche die Anforderungen der Regulierungsbehörden und der Compliance-Beauftragten in Finan-zinstituten aufgreift. | de |
| dc.language.iso | eng | de |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject.ddc | 330 | de |
| dc.title | Decision Support Systems for Financial Market Surveillance | de |
| dc.type | doctoralThesis | de |
| dc.contributor.referee | Schumann, Matthias Prof. Dr. | |
| dc.date.examination | 2016-11-30 | |
| dc.description.abstracteng | Financial decision support systems have become an important research topic and are also of great interest to practitioners. On one hand, the financial regulatory authorities are faced with tracking an increasing amount of online information published on financial blogs and news in order to maintain financial market surveillance. On the other hand, two rapidly emerging trends, the increasing amount of available data and the evolution of data mining methods, pose challenges for researchers. Financial decision support sys-tems can aid decision making by providing the authorities with relevant information in a timely fashion. This thesis presents IT artifacts that can support financial market surveil-lance decision making. Furthermore, an explanatory design theory is provided that ad-dresses the requirements posed by the regulatory authorities and compliance officers in financial institutions. | de |
| dc.contributor.coReferee | Kolbe, Lutz M. Prof. Dr. | |
| dc.subject.eng | Market Manipulation, Financial Market Surveillance, Surveillance Systems, Financial Decision Support Systems, Qualitative Modelling, Decision Support, Decision Support Systems, Big Data, Structured Data, Unstructured Data, User-Generated Content, Heterogeneous Data, Information Mining, Text Mining, Data Mining, Explanatory Design Theory. | de |
| dc.identifier.urn | urn:nbn:de:gbv:7-11858/00-1735-0000-002B-7D04-4-7 | |
| dc.affiliation.institute | Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät | de |
| dc.subject.gokfull | Wirtschaftswissenschaften (PPN621567140) | de |
| dc.identifier.ppn | 876628595 | |