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Geld-zurück-Garantien erlangen in der Unternehmenspraxis eine immer größere Bedeutung, vor allem weil sie als probates Mittel zur Signalisierung hochwertiger Qualität angesehen werden – eine Annahme, die bislang wissenschaftlich ungeprüft geblieben ist. Vor diesem Hintergrund wird im vorliegenden Beitrag eine umfassende empirische Untersuchung der kaufverhaltensrelevanten Wirkungen dieses Marketinginstrumentes vorgenommen. Die Ergebnisse verdeutlichen zum einen, dass eine Geld-zurück-Garantie nur unter bestimmten Bedingungen als Qualitätssignal wirkt. Dies hängt neben der Art des Produktes (Erfahrungs- vs. Suchgut) insbesondere von der Ausprägung des für die Qualitätsbeurteilung besonders diagnostischen Merkmals Marke sowie von der Produktkenntnis der Konsumenten ab. Zum anderen zeigt sich aber auch, dass eine Geld-zurück-Garantie affektive Konsumentenreaktionen auslöst, die die Kaufabsicht von Konsumenten zusätzlich erhöhen können. Zusammenfassend stellen wir fest, dass eine Geld-zurück-Garantie – entgegen bisheriger Erwartungen aus der Praxis – nicht zwingend ein Qualitätsindikator ist, stattdessen entfaltet sie aber bisher unbeachtete affektive Wirkungen, die insbesondere auf ihre absichernde Funktion von etwaigen Fehlentscheidungen beim Kauf zurückzuführen sind.
We investigate interaction networks that we derive from multivariate time series with methods frequently employed in diverse scientific fields such as biology, quantitative finance, physics, earth and climate sciences, and the neurosciences. Mimicking experimental situations, we generate time series with finite length and varying frequency content but from independent stochastic processes. Using the correlation coefficient and the maximum cross-correlation, we estimate interdependencies between these time series. With clustering coefficient and average shortest path length, we observe unweighted interaction networks, derived via thresholding the values of interdependence, to possess non-trivial topologies as compared to Erdös-Rényi networks, which would indicate small-world characteristics. These topologies reflect the mostly unavoidable finiteness of the data, which limits the reliability of typically used estimators of signal interdependence. We propose random networks that are tailored to the way interaction networks are derived from empirical data. Through an exemplary investigation of multichannel electroencephalographic recordings of epileptic seizures – known for their complex spatial and temporal dynamics – we show that such random networks help to distinguish network properties of interdependence structures related to seizure dynamics from those spuriously induced by the applied methods of analysis.