Inhaltsangabe: Einleitung: In den letzten Jahren haben sich das Umfeld und die Bedingungen beim Agieren auf dem Finanzmarkt durch die weite Verbreitung und den Einsatz von hochentwickelter Informations- und Kommunikationstechnologie in Verbindung mit ausgefeilten Analysemethoden ge ndert. Zu beobachten waren mit der Geburt der New Economy ein massiver Boom in den 90er Jahren und eine starke Rezession Anfang 2000. Auf einigen M rkten entstanden durch hohen Kapitalzufluss sog. spekulative Blasen'; Gleichgewichtspreise wichen weit von den Fundamentalwerten ab. Solch l ngerfristig bestehende Ungleichgewichte waren die Wurzel f r die Krisen und den Kollaps in einigen Asiatischen L ndern. Die Entstehung und das Platzen dieser Blasen konnte durch die g ngigen Finanzmarktmodelle nicht erkl rt werden; es entstand Anfang der 90er Jahre der Begriff des Herdenverhaltens, welcher die in der Empirie beobachtbaren Vorg nge erkl ren sollte. Hierzu gibt es interessante Ans tze. Die Entwicklung hochdifferenzierter Geld- und Kapitalmarktprodukte, die sich gegenseitig erg nzen, sich wechselseitig absichern und sich konkurrierend auf den Preis anderer Finanzinstrumente auswirken, lassen sich abh ngig von der zugrundeliegenden und zur Anwendung kommenden Theorie mathematisch errechnen bzw. zumindest approximieren. Im Alltag des Finanzgesch ftes sind es diese Fluktuationen, die von Arbitrageuren in Marktpreise umgesetzt werden und ber den Erfolg oder Misserfolg entscheiden k nnen. Es wird deutlich, dass solche komplexe rechnerische Aufgaben nur von Computern zeitgerecht geleistet werden k nnen; die Geldinstitute brauchen Expertensysteme. Die gro en Finanzinstitute sind heute nach ihrer internen Aufgabenstellung weitgehend Informationsprozessoren und damit letztlich reine Datenverarbeitungsfabriken. Die Qualit t und Effizienz, mit der diese Arbeiten erledigt werden, bestimmen den Erfolg solcher Institute. Wie aber kann es bei einer solchen Form der Absicherung und Analyse dennoch zu H
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