TY  - JOUR
A1  - Tran, Duc Hung
A1  - Ebeling, Felix
T1  - Die risikoadäquate Bestimmung von Eigenkapitalkosten bei konzerninternen Routinefunktionen
JF  - Der Betrieb
N2  - Eigenkapitalkosten sind eine wesentliche Determinante bei der Wertbestimmung von Unternehmen und Unternehmensteilen. Die Eigenkapitalkosten werden regelmäßig mittels des CAPM bestimmt. Für sog. konzerninterne Routinefunktionen mit geringem Risiko stellt diese Bestimmung mittels CAPM ein Problem dar, da börsennotierte Peergroups für eine zuverlässige Bestimmung des Beta-Faktors meist nicht identifizierbar sind. Damit ergeben sich bei Bewertungen von Routineunternehmen Unsicherheiten und Konfliktpotenzial in steuerlichen Betriebsprüfungen. Dieser Beitrag gibt einen Überblick der in der Praxis genutzten Ansätze und stellt eine theoretische Fundierung zur Bestimmung der Eigenkapitalkosten von konzerninternen Routinefunktionen vor. Dabei wird verdeutlicht, dass Eigenkapitalkosten von konzerninternen Routinefunktionen nicht denen des Gesamtkonzerns entsprechen und Praktikeransätze eine grundsätzliche Berechtigung besitzen.
Y1  - 2021
SN  - 0005-9935
VL  - 74
IS  - 29
SP  - 1553
EP  - 1560
ER  - 
TY  - BOOK
A1  - Abraham, Michelle
A1  - Ahmadian, Natalia
A1  - Büttgenbach, Thomas
A1  - Keller, Nadja
A1  - Paumer, Marc
A1  - Plum, Axel
ED  - Kroll-Ludwigs, Kathrin
ED  - Bassen-Metz, Yasmine
ED  - Bernecker, Andreas
ED  - Eggert, Mathias
ED  - Fritz, Thomas
ED  - Höhne, Tim
ED  - Tran, Duc Hung
ED  - Vogt, Jürgen
T1  - Aachener Online-Schriften Wirtschaft und Recht. Band 1/2021
N2  - Inhaltsverzeichnis
1. Whistleblowing – Chancen & Risiken von Hinweisgebersystemen aus Arbeitnehmer- und Arbeitgebersicht
– Michelle Abraham 3-70
2. Die Bedeutung und rechtliche Bewertung von Vesting-Klauseln bei der Venture-Capital Finanzierung einer Start-Up GmbH
– Natalia Ahmadian 71-137
3. Bewertung der Möglichkeit zur Einführung von Tarifverträgen im deutschen Berufsfußball
– Thomas Büttgenbach 138-190
4. Pflichten und Haftungsrisiken des GmbH-Geschäftsführers bei Compliance-Verstößen
– Naja Keller 191-234
5. Aktienrückkäufe auf dem deutschen Markt nach der Finanzkrise 2008/2009
– Marc Paumer 235-287
6. Will Germany reach its 2030 climate goals in the transportation sector? – An investigation focusing on the new German Emission Trading System
– Axel Plum 288-369
T3  - Aachener Online-Schriften Wirtschaft und Recht - 1 
Y1  - 2021
PB  - FH Aachen / Fachbereich Wirtschaftswissenschaften
CY  - Aachen
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Bernecker, Andreas
A1  - Boyer, Pierre C.
A1  - Gathmann, Christina
T1  - The Role of Electoral Incentives for Policy Innovation: Evidence from the US Welfare Reform
JF  - American Economic Journal: Economic Policy
Y1  - 2021
U6  - https://doi.org/10.1257/pol.20190690
SN  - 1945-774X
VL  - 13
IS  - 2
SP  - 26
EP  - 57
PB  - American Economic Association
CY  - Nashville, Tenn.
ER  - 
TY  - CHAP
A1  - Schulte, Maximilian
A1  - Eggert, Mathias
T1  - Predicting hourly bitcoin prices based on long short-term memory neural networks
T2  - Proceedings of the International Conference on Wirtschaftsinformatik (WI) 2021
N2  - Bitcoin is a cryptocurrency and is considered a high-risk asset class whose price changes are difficult to predict. Current research focusses on daily price movements with a limited number of predictors. The paper at hand aims at identifying measurable indicators for Bitcoin price movements and the development of a suitable forecasting model for hourly changes. The paper provides three research contributions. First, a set of significant indicators for predicting the Bitcoin price is identified. Second, the results of a trained Long Short-term Memory (LSTM) neural network that predicts price changes on an hourly basis is presented and compared with other algorithms. Third, the results foster discussions of the applicability of neural nets for stock price predictions. In total, 47 input features for a period of over 10 months could be retrieved to train a neural net that predicts the Bitcoin price movements with an error rate of 3.52 %.
Y1  - 2021
N1  - 16th International Conference on Wirtschaftsinformatik,
March 2021, Essen, Germany
ER  -