Studienarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich Didaktik - BWL, Wirtschaftspädagogik, Note: 1,7, Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Auswertung drei wesentlicher Methoden zur Analyse von Textmaterial. Diese Methoden stammen allesamt von Wissenschaftlern mit dem Ziel, zukünftig valide Prognosen über den Einfluss einer Neuveröffentlichung zu treffen. Die erste Ausarbeitung mit dem Titel „When is a Liability not a Liability? Textual analysis, Dictionairies, and 10-Ks" (Loughran, McDonald 2009) befasst sich mit der Auswertung von Texten mittels Wörterbüchern. Die zweite Arbeit namens "Using news articles to predict stock price movements" (Gidófalvi 2001) untersucht den Einfluss von Finanz- und Unternehmensnachrichten auf 12 Aktienkurse des NASDAQ-Index. Dabei wird als Algorithmus der naive Bayes-Textklassifikator verwendet, der aufgrund seiner einfachen und praktischen Anwendbarkeit häufig von Wissenschaftlern zur Klassifizierung von Nachrichten benutzt wird. Schließlich beschäftigt sich die dritte Ausarbeitung mit dem Titel „Kursrelevanzprognose von Ad-hoc-Meldungen" (Schulz, Spilipoulou, Winkler 2003) mit dem Einfluss mitteilungspflichtiger Unternehmensnachrichten auf deren Aktienkurse, um zukünftige Prognosen vorherzusagen. Das Ziel dieser Ausarbeitung ist die Analyse der konzeptionellen Vorgehensweise der drei Veröffentlichungen. Es soll dargelegt werden, wie die Methodik der Modelle als auch die Metrik der Auswertung der Ergebnisse bei allen drei Arbeiten sind. Dabei soll anhand der Systematiken anderer Wissenschaftler eine Beurteilung und gegebenenfalls Erweiterung der einzelnen Modelle erfolgen.
Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
Studienarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich BWL - Didaktik, Wirtschaftspädagogik, Note: 1,7, Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Auswertung drei wesentlicher Methoden zur Analyse von Textmaterial. Diese Methoden stammen allesamt von Wissenschaftlern mit dem Ziel, zukünftig valide Prognosen über den Einfluss einer Neuveröffentlichung zu treffen. Die erste Ausarbeitung mit dem Titel „When is a Liability not a Liability? Textual analysis, Dictionairies, and 10-Ks" (Loughran, McDonald 2009) befasst sich mit der Auswertung von Texten mittels Wörterbüchern. Die zweite Arbeit namens "Using news articles to predict stock price movements" (Gidófalvi 2001) untersucht den Einfluss von Finanz- und Unternehmensnachrichten auf 12 Aktienkurse des NASDAQ-Index. Dabei wird als Algorithmus der naive Bayes-Textklassifikator verwendet, der aufgrund seiner einfachen und praktischen Anwendbarkeit häufig von Wissenschaftlern zur Klassifizierung von Nachrichten benutzt wird. Schließlich beschäftigt sich die dritte Ausarbeitung mit dem Titel „Kursrelevanzprognose von Ad-hoc-Meldungen" (Schulz, Spilipoulou, Winkler 2003) mit dem Einfluss mitteilungspflichtiger Unternehmensnachrichten auf deren Aktienkurse, um zukünftige Prognosen vorherzusagen. Das Ziel dieser Ausarbeitung ist die Analyse der konzeptionellen Vorgehensweise der drei Veröffentlichungen. Es soll dargelegt werden, wie die Methodik der Modelle als auch die Metrik der Auswertung der Ergebnisse bei allen drei Arbeiten sind. Dabei soll anhand der Systematiken anderer Wissenschaftler eine Beurteilung und gegebenenfalls Erweiterung der einzelnen Modelle erfolgen.
„Über diesen Titel“ kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
EUR 105,00 für den Versand von Deutschland nach USA
Versandziele, Kosten & DauerEUR 6,78 für den Versand innerhalb von/der USA
Versandziele, Kosten & DauerAnbieter: Best Price, Torrance, CA, USA
Zustand: New. SUPER FAST SHIPPING. Bestandsnummer des Verkäufers 9783656294610
Anzahl: 1 verfügbar
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Studienarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich Didaktik - BWL, Wirtschaftspädagogik, Note: 1,7, Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Auswertung drei wesentlicher Methoden zur Analyse von Textmaterial. Diese Methoden stammen allesamt von Wissenschaftlern mit dem Ziel, zukünftig valide Prognosen über den Einfluss einer Neuveröffentlichung zu treffen. Die erste Ausarbeitung mit dem Titel 'When is a Liability not a Liability Textual analysis, Dictionairies, and 10-Ks' (Loughran,McDonald 2009) befasst sich mit der Auswertung von Texten mittelsWörterbüchern. Die zweite Arbeit namens 'Using news articles to predict stock price movements' (Gidófalvi 2001) untersucht den Einfluss von Finanz- und Unternehmensnachrichten auf 12 Aktienkurse des NASDAQ-Index. Dabei wird als Algorithmus der naive Bayes-Textklassifikator verwendet, der aufgrund seiner einfachen und praktischen Anwendbarkeit häufig von Wissenschaftlern zur Klassifizierung von Nachrichten benutzt wird. Schließlich beschäftigt sich die dritte Ausarbeitung mit dem Titel 'Kursrelevanzprognose von Ad-hoc-Meldungen' (Schulz, Spilipoulou, Winkler 2003) mit dem Einfluss mitteilungspflichtigerUnternehmensnachrichten auf deren Aktienkurse, um zukünftige Prognosen vorherzusagen.Das Ziel dieser Ausarbeitung ist die Analyse der konzeptionellen Vorgehensweise der drei Veröffentlichungen. Es soll dargelegt werden, wie die Methodik der Modelle als auch die Metrik der Auswertung der Ergebnisse bei allen drei Arbeiten sind. Dabei soll anhand der Systematiken anderer Wissenschaftler eine Beurteilung undgegebenenfalls Erweiterung der einzelnen Modelle erfolgen. 60 pp. Deutsch. Bestandsnummer des Verkäufers 9783656294610
Anzahl: 2 verfügbar
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Studienarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich Didaktik - BWL, Wirtschaftspädagogik, Note: 1,7, Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Auswertung drei wesentlicher Methoden zur Analyse von Textmaterial. Diese Methoden stammen allesamt von Wissenschaftlern mit dem Ziel, zukünftig valide Prognosen über den Einfluss einer Neuveröffentlichung zu treffen. Die erste Ausarbeitung mit dem Titel ¿When is a Liability not a Liability Textual analysis, Dictionairies, and 10-Ks¿ (LoughranMcDonald 2009) befasst sich mit der Auswertung von Texten mittelsWörterbüchern. Die zweite Arbeit namens ¿Using news articles to predict stock price movements¿ (Gidófalvi 2001) untersucht den Einfluss von Finanz- und Unternehmensnachrichten auf 12 Aktienkurse des NASDAQ-Index. Dabei wird als Algorithmus der naive Bayes-Textklassifikator verwendet, der aufgrund seiner einfachen und praktischen Anwendbarkeit häufig von Wissenschaftlern zur Klassifizierung von Nachrichten benutzt wird. Schließlich beschäftigt sich die dritte Ausarbeitung mit dem Titel ¿Kursrelevanzprognose von Ad-hoc-Meldungen¿ (Schulz, Spilipoulou, Winkler 2003) mit dem Einfluss mitteilungspflichtigerUnternehmensnachrichten auf deren Aktienkurse, um zukünftige Prognosen vorherzusagen.Das Ziel dieser Ausarbeitung ist die Analyse der konzeptionellen Vorgehensweise der drei Veröffentlichungen. Es soll dargelegt werden, wie die Methodik der Modelle als auch die Metrik der Auswertung der Ergebnisse bei allen drei Arbeiten sind. Dabei soll anhand der Systematiken anderer Wissenschaftler eine Beurteilung undgegebenenfalls Erweiterung der einzelnen Modelle erfolgen.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 60 pp. Deutsch. Bestandsnummer des Verkäufers 9783656294610
Anzahl: 2 verfügbar
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Studienarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich Didaktik - BWL, Wirtschaftspädagogik, Note: 1,7, Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Auswertung drei wesentlicher Methoden zur Analyse von Textmaterial. Diese Methoden stammen allesamt von Wissenschaftlern mit dem Ziel, zukünftig valide Prognosen über den Einfluss einer Neuveröffentlichung zu treffen. Die erste Ausarbeitung mit dem Titel 'When is a Liability not a Liability Textual analysis, Dictionairies, and 10-Ks' (Loughran,McDonald 2009) befasst sich mit der Auswertung von Texten mittelsWörterbüchern. Die zweite Arbeit namens 'Using news articles to predict stock price movements' (Gidófalvi 2001) untersucht den Einfluss von Finanz- und Unternehmensnachrichten auf 12 Aktienkurse des NASDAQ-Index. Dabei wird als Algorithmus der naive Bayes-Textklassifikator verwendet, der aufgrund seiner einfachen und praktischen Anwendbarkeit häufig von Wissenschaftlern zur Klassifizierung von Nachrichten benutzt wird. Schließlich beschäftigt sich die dritte Ausarbeitung mit dem Titel 'Kursrelevanzprognose von Ad-hoc-Meldungen' (Schulz, Spilipoulou, Winkler 2003) mit dem Einfluss mitteilungspflichtigerUnternehmensnachrichten auf deren Aktienkurse, um zukünftige Prognosen vorherzusagen.Das Ziel dieser Ausarbeitung ist die Analyse der konzeptionellen Vorgehensweise der drei Veröffentlichungen. Es soll dargelegt werden, wie die Methodik der Modelle als auch die Metrik der Auswertung der Ergebnisse bei allen drei Arbeiten sind. Dabei soll anhand der Systematiken anderer Wissenschaftler eine Beurteilung undgegebenenfalls Erweiterung der einzelnen Modelle erfolgen. Bestandsnummer des Verkäufers 9783656294610
Anzahl: 1 verfügbar
Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschland
Taschenbuch. Zustand: Neu. Text Mining - Drei Methoden zur Textanalyse | Nicole Tode (u. a.) | Taschenbuch | 60 S. | Deutsch | 2012 | GRIN Verlag | EAN 9783656294610 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu. Bestandsnummer des Verkäufers 106197903
Anzahl: 5 verfügbar
Anbieter: Buchpark, Trebbin, Deutschland
Zustand: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Deutsch | Produktart: Bücher. Bestandsnummer des Verkäufers 23078981/1
Anzahl: 1 verfügbar