Zusammenfassung
Internet-basierte Börseninformationsdienste erfreuen sich großer Beliebtheit bei privaten und institutionellen Anlegern. Die sprichwörtliche Flut täglich verfügbarer Unternehmensnachrichten erschwert jedoch eine effiziente Weiterleitung von tatsächlich kapitalmarktrelevanten Informationen insbesondere auf portable, technisch meist eingeschränkt ausgestattete Endgeräte im Rahmen des Mobile Banking. In dieser Fallstudie werden die von DAX 100-Unternehmen über die Deutsche Gesellschaft für Ad-hoc-Publizität in den Jahren 1999 bis 2002 nach §15 WpHG veröffentlichten Mitteilungen verwendet, um ein Klassifikationsmodell für die Prognose der Kursrelevanz einer Ad-hoc-Meldung zu generieren und zu testen. Dabei wird die Methode der Wissensentdeckung in textuellen Datenbanken bzw. des Text Mining angewendet, um tatsächlich kapitalmarktrelevante Ad-hoc-Meldungen für eine potenzielle Weiterleitung auf portable Endgeräte wie etwa Mobiltelefone oder persönliche digitale Assistenten zu selektieren. Im Gegensatz zu profilbasierten oder kollaborativen Relevanzfiltern wird ein Verfahren der empirischen Kapitalmarktforschung zur objektiven Bestimmung der Kursrelevanz von Trainings- und Testmitteilungen eingesetzt.
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Diese Autorin wird durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft im Rahmen des Sonderforschungsbereiches SFB 373 (Quantification und Simulation ökonomischer Prozesse) unterstützt.
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Dieser Autor wurde durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft im Rahmen des Projekts DIAsDEM unterstützt (DFG-Zuwendungen SP 572/4-1 und SP 572/4-3).
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Schulz, A., Spiliopoulou, M., Winkler, K. (2003). Kursrelevanzprognose von Ad-hoc-Meldungen: Text Mining wider die Informationsüberlastung im Mobile Banking. In: Uhr, W., Esswein, W., Schoop, E. (eds) Wirtschaftsinformatik 2003/Band II. Physica, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-57445-0_10
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