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"Kinderwelt ist Bewegungswelt" (Schmidt, 1997, S. 156, zitiert nach Schmidt, Hartmann-Tews & Brettschneider, 2003, S. 31). Das kindliche Bewegungsverhalten hat sich bereits im Grundschulalter verändert, so dass sich Bewegungsaktivitäten von Kindern erheblich unterscheiden und keineswegs mehr verallgemeinert werden können. Richtet man den Fokus auf die Frage „Wie bewegt sind unsere Kinder?“ so scheint diese von den Medien bereits beantwortet zu sein, da dort von ansteigendem Bewegungsmangel der heutigen Kinder gegenüber früheren Generationen berichtet wird. Wenn es in den Diskussionen um den Gesundheitszustand unserer Kinder geht, nimmt die körperlich-sportliche Aktivität eine entscheidende Rolle ein. Bewegungsmangel ist hierbei ein zentraler Begriff der in der Öffentlichkeit diskutiert wird. Bei der Betrachtung der einzelnen Studien fällt auf, dass deutliche Defizite in der Messung der körperlich-sportlichen Aktivität bestehen. Zentraler Kritikpunkt in den meisten Studien ist die subjektive Erfassung der körperlich-sportlichen Aktivität. Ein Großteil bisheriger Untersuchungen zum Bewegungsverhalten basiert auf Beobachtungen, Befragungen oder Bewegungstagebüchern. Diese liefern ausschließlich zum Teil subjektive Einschätzungen der Kinder oder Eltern über die tatsächliche Bewegungszeit und -intensität. Das objektive Erfassen der Aktivität bzw. Inaktivität ist zwar seit einigen Jahren zentraler Gegenstand vieler Studien, dennoch gilt es, dieses noch sachkundiger zu lösen, um subjektive und objektive Daten zu vergleichen. Um dem Bewegungsmangel der heutigen Kinder entgegenzuwirken, sind empirisch abgesicherte Erkenntnisse über die Bedingungsfaktoren und die Folgen des veränderten Bewegungsverhaltens dringend nötig. Die Quer- und Längsschnittuntersuchung umfasst die Bereiche Anthropometrie, die Erfassung der körperlich-sportlichen Aktivität und die Herzfrequenzmessung über 24h. Für die Studie konnten 106 Jungen und Mädchen im Zeitraum von Januar 2007 bis April 2009 rekrutiert und überprüft werden. Die physiologischen Parameter wurden mit Hilfe des ACTIHEART-Messsytems aufgezeichnet und berechnet. Die Ergebnisse zur körperlich-sportlichen Aktivität wurden in die Untersuchungsabschnitte Schulzeit gesamt, Pause, Sportunterricht, Nachmittag und 24h unterteilt. Durch das Messsystem werden die Bewegungsaktivität und die Herzfrequenz synchron aufgezeichnet. Das System nimmt die Beschleunigungswerte des Körpers auf und speichert sie im frei wählbaren Zeitintervall, Short oder Long Term, in Form von „activity counts“ ab. Das Messsytem berechnet weiterhin die Intensität körperlicher Aktivität.
Algorithmic Trading
(2011)
Die Elektronisierung der Finanzmärkte ist in den letzten Jahren weit vorangeschritten. Praktisch jede Börse verfügt über ein elektronisches Handelssystem. In diesem Kontext beschreibt der Begriff Algorithmic Trading ein Phänomen, bei dem Computerprogramme den Menschen im Wertpapierhandel ersetzen. Sie helfen dabei Investmententscheidungen zu treffen oder Transaktionen durchzuführen. Algorithmic Trading selbst ist dabei nur eine unter vielen Innovationen, welche die Entwicklung des Börsenhandels geprägt haben. Hier sind z.B. die Erfindung der Telegraphie, des Telefons, des FAX oder der elektronische Wertpapierabwicklung zu nennen. Die Frage ist heute nicht mehr, ob Computerprogramme im Börsenhandel eingesetzt werden. Sondern die Frage ist, wo die Grenze zwischen vollautomatischem Börsenhandel (durch Computer) und manuellem Börsenhandel (von Menschen) verläuft. Bei der Erforschung von Algorithmic Trading wird die Wissenschaft mit dem Problem konfrontiert, dass keinerlei Informationen über diese Computerprogramme zugänglich sind. Die Idee dieser Dissertation bestand darin, dieses Problem zu umgehen und Informationen über Algorithmic Trading indirekt aus der Analyse von (Fonds-)Renditen zu extrahieren. Johannes Gomolka untersucht daher die Forschungsfrage, ob sich Aussagen über computergesteuerten Wertpapierhandel (kurz: Algorithmic Trading) aus der Analyse von (Fonds-)Renditen ziehen lassen. Zur Beantwortung dieser Forschungsfrage formuliert der Autor eine neue Definition von Algorithmic Trading und unterscheidet mit Buy-Side und Sell-Side Algorithmic Trading zwei grundlegende Funktionen der Computerprogramme (die Entscheidungs- und die Transaktionsunterstützung). Für seine empirische Untersuchung greift Gomolka auf das Multifaktorenmodell zur Style-Analyse von Fung und Hsieh (1997) zurück. Mit Hilfe dieses Modells ist es möglich, die Zeitreihen von Fondsrenditen in interpretierbare Grundbestandteile zu zerlegen und den einzelnen Regressionsfaktoren eine inhaltliche Bedeutung zuzuordnen. Die Ergebnisse dieser Dissertation zeigen, dass man mit Hilfe der Style-Analyse Aussagen über Algorithmic Trading aus der Analyse von (Fonds-)Renditen machen kann. Die Aussagen sind jedoch keiner technischen Natur, sondern auf die Analyse von Handelsstrategien (Investment-Styles) begrenzt.