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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.
Diese Studie untersuchte die relevanten Eigenschaften von Location-based Services, welche von prospektiven Nutzern erwartet werden, um mit der Nutzung dieser neuen Dienste zu beginnen. Dabei modellieren wir die Einflußfaktoren nach der Theorie der Diffusion von Innovationen und überprüfen diese durch eine empirische Befragung. Die Ergebnisse sind im folgenden Text dargestellt. Die wesentlichen Ergebnisse waren: • Die individuelle Nützlichkeit eines Angebots ist der stärkste Einflußfaktor auf die Adoption. • Überzeugende Datenschutzkonzepte stehen an zweiter Stelle. • Benutzerergonomie bei der Dienstenutzung sowie die leichte Verständlichkeit und Kommunizierbarkeit der Dienste und ihrer Anwendung sind wesentlich. Eine Einführung in die Diffusionstheorie und weitere Details zur Studie finden Sie im Text.