Angewandte empirische Methoden in Finance & Accounting: Umsetzung mit R

The work describes the most important empirical procedures for applications in finance, accounting, and risk management using examples with the open source programming language R. Readers learn gradually about important subjects, with an interplay between theory and practice. Questions, exercises, and detailed solutions close out each chapter. Kompakt und anwendungsorientiert Durchgängige Nutzung von R Mit R-Skripten und Datensätzen Kommentierte Fallbeispiele als Zusatzmaterial In diesem Buch werden die wichtigsten empirischen Verfahren für eine Anwendung im Bereich Finance und Accounting und ggf. auch Risk Management dargestellt. Der Fokus liegt auf der durchgängigen konkreten Umsetzung an Anwendungsbeispielen unter Nutzung der frei verfügbaren Statistiksoftware R. Ergänzt wird dies durch die Darstellung wichtiger theoretischer Aspekte {u2013} diese stehen aber nicht im Vordergrund. Über ausführliche kapitelbezogene Literaturhinweise zu anderen Lehr- und Fachbüchern oder Journalbeiträgen kann die Theorie (und auch die Anwendung) bei Bedarf vertieft werden. Darüber hinaus werden Literaturhinweise zu ausgewählten Journalbeiträgen aus Wissenschaft und Forschung gegeben (ggf. als Zusatzmaterial zum Download), die diese Verfahren in einer wissenschaftlichen Fragestellung anwenden. Dies soll speziell den Lesern aus dem Studierendenumfeld Anregungen und Umsetzungsbeispiele für Masterarbeiten geben. Die Vorgehensweise in den einzelnen Abschnitten ist kleinteilig, so dass die Leser Schritt für Schritt an die verschiedenen wichtigen Aspekte für die einzelnen Fragestellungen herangeführt werden. Theorie und praktische Umsetzung finden im Wechsel statt. Ergänzend werden über die Webseite kommentierte Fallbeispiele angeboten

In diesem Buch werden die wichtigsten empirischen Verfahren für eine Anwendung im Bereich Finance und Accounting und ggf. auch Risk Management dargestellt. Der Fokus liegt auf der durchgängigen konkreten Umsetzung an Anwendungsbeispielen unter Nutzung der frei verfügbaren Statistiksoftware R. Ergänzt wird dies durch die Darstellung wichtiger theoretischer Aspekte – diese stehen aber nicht im Vordergrund. Über ausführliche kapitelbezogene Literaturhinweise zu anderen Lehr- und Fachbüchern oder Journalbeiträgen kann die Theorie (und auch die Anwendung) bei Bedarf vertieft werden. Darüber hinaus werden Literaturhinweise zu ausgewählten Journalbeiträgen aus Wissenschaft und Forschung gegeben (ggf. als Zusatzmaterial zum Download), die diese Verfahren in einer wissenschaftlichen Fragestellung anwenden. Dies soll speziell den Lesern aus dem Studierendenumfeld Anregungen und Umsetzungsbeispiele für Masterarbeiten geben. Die Vorgehensweise in den einzelnen Abschnitten ist kleinteilig, so dass die Leser Schritt für Schritt an die verschiedenen wichtigen Aspekte für die einzelnen Fragestellungen herangeführt werden. Theorie und praktische Umsetzung finden im Wechsel statt. Ergänzend werden über die Webseite kommentierte Fallbeispiele angeboten.

Vorwort Inhalt Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Verzeichnis der R-Codes Verzeichnis der R-Grafiken 1. Einführung 2. Lineare Regression und Regressionsdiagnostik 3. Panelregression 4. Logistische Regression 5. Klassifikation und Regression mit Bäumen und Random Forest 6. Hauptkomponentenanalyse 7. Analyse von Zeitreihen 8. Ereignisstudie A. Anhang Quellennachweise Literatur Stichwortverzeichnis Verzeichnis der verwendeten R-Funktionen