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In this paper, I examine the potential of mobile alerting services empowering investors to react quickly to critical market events. Therefore, an analysis of short-term (intraday) price effects is performed. I find abnormal returns to company announcements which are completed within a timeframe of minutes. To make use of these findings, these price effects are predicted using pre-defined external metrics and different estimation methodologies. Compared to previous research, the results provide support that artificial neural networks and multiple linear regression are good estimation models for forecasting price effects also on an intraday basis. As most of the price effect magnitude and effect delay can be estimated correctly, it is demonstrated how a suitable mobile alerting service combining a low level of user-intrusiveness and timely information supply can be designed.
Visualisierungssysteme nutzen die Mittel der modernen Computergraphik, um Informationen und Zusammenhänge zu veranschaulichen. Ein wichtiges Teilgebiet besteht dabei in der Veranschaulichung großer Informationsmengen zur Gewinnung eines Überblicks und Vorauswahl potentiell interessanter Teilmengen, die dann mit weiterführenden Methoden im Detail erforscht werden können. Das Relevanzkugelmodell wurde erstmals eingeführt, um als Bestandteil des LyberWorld-Projekts genau diese Vorselektion auf einer Menge von Textdokumenten zu leisten. Ziel dieser Arbeit ist es, dieses Modell in eine neue Form auf Basis des World Wide Web zu überführen und damit aus der engen Anbindung an das ursprüngliche System zu lösen und allgemeiner verwendbar zu machen. Zu diesem Zweck werden zunächst das Modell an sich und seine früheren Implementierungen genauer betrachtet, dann nach Auswahl geeigneter Hilfsmittel – VRML zur graphischen Modellierung und Java zur Handhabung der Funktionalität – Konzepte zur weiteren Ausgestaltung und zur Behebung existierender Schwächen des Ansatzes erarbeitet, und schließlich die resultierende Implementierung beschrieben und bewertet.