Themen für Abschlussarbeiten

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Bei den nachfolgenden Themen handelt es sich lediglich um Beispielthemen, die bereits bearbeitet wurden. Wir sind grundsätzlich gegenüber ähnlichen Themen- und Fragestellungen offen. Bitte diskutieren Sie die Details mit dem/der Betreuer/in.


Betreuer: Jan Röder, jan.roeder@uni-goettingen.de

Themenschwerpunkte:

  • Text Mining

  • Representation Learning


Beispielthema: Repräsentation von Text für die Verarbeitung mit maschinellen Lernalgorithmen: Eine Literaturübersicht für den Finanzbereich

Die Digitalisierung sozialer und ökonomischer Transaktionen führt dazu, dass große Mengen Daten entstehen und von Individuen oder Institutionen zielgerichtet gesammelt und analysiert werden. Aufgrund der großen Mengen an Daten ist in vielen Fällen nur die automatisierte von textuellen Daten realisierbar. Insbesondere die Finanzdomäne eignet sich für die Verwendung solcher Verfahren (auch Text Mining genannt), da relevante Texte wie Nachrichtenartikel, Beiträge in sozialen Medien oder Konferenzgespräche bei der Bekanntgabe von Quartalszahlen wichtige Signale für die zukünftige Marktentwicklung enthalten können. Die Fortschritte im Bereich des Text Mining finden nicht nur bezüglich der Algorithmen des maschinellen Lernen statt, sondern auch hinsichtlich der Art und Weise, wie Texte so repräsentiert werden können, dass bei der automatisierten Verarbeitung Semantik und Syntax möglichst reichhaltig eingefangen werden. Im Rahmen dieser Arbeit soll im Rahmen eines Literaturüberblicks vergleichend dargestellt werden, welche Verfahren im Rahmen der Finanzdomäne häufig Anwendung finden und in welchen Bereichen noch Potenzial für weitere Forschung besteht.


Literatur:

  • Loughran, T. und McDonald, B. 2016. „Textual Analysis in Accounting and Finance: A Survey.“, Journal of Accounting Research (54:4), S. 1187-1230.

  • Fan, W. 2015. „Tapping the Power of Text Mining“, Communications of the ACM (49:9), S. 76-82.

  • Tetlock, P. C., Saar-Tsechansky, M. und Mackskasssy, S. 2003. „More Than Words: Quantifying Language to Measure Firms' Fundamentals“, The Journal of Finance (63:3), S. 1437-1467.

  • Le, Q. und T. Mikolov 2014. „Distributed Representations of Sentences and Documents“, Proceedings of the 31st International Conference on Machine Learning, S. 1188-1196.



Betreuer: Albert Torno, albert.torno@uni-goettingen.de

Themenschwerpunkt:

  • Digitale Transformation der Finanzindustrie


Beispielthema: Digitalisierung und Automatisierung in der Vermögensverwaltung – Entwicklung einer Taxonomie

Die Digitale Transformation von Dienstleistungen hat Potenzial Kosten zu reduzieren und neue Nutzergruppen anzusprechen. Auch in der Finanzwirtschaft führt dies zu Investitionen in Digitalisierung und Automatisierung, bspw. im Bereich Vermögensverwaltung. Ein Beispiel stellen sog. „Robo-Advisory-Services“ dar: Hierbei handelt es sich um IS, die Nutzer durch einen automatisierten Investitionsberatungsprozess führen. Dabei wird basierend auf Regelwerken und nach Eingabe von Risikoaffinitäten, Investitionszielen und das einzusetzende Kapital, eine Empfehlung für ein personalisiertes Wertpapierportfolio ausgesprochen und das erstellte Portfolio anschließend im gewünschten Risikobereich gehalten. Im Rahmen dieser Arbeit soll ein Beitrag zum besseren Verständnis der Möglichkeiten und Grenzen der Digitalisierung und Automatisierung von Prozessen der Vermögensverwaltung geleistet werden. Ziel ist es, durch Entwicklung einer Taxonomie, Dimensionen und Charakteristika der Vermögensverwaltungsleistungen und deren mögliche IS-Unterstützung in Forschung und Praxis strukturiert festzustellen. Die Analyse der entwickelten Taxonomie soll anschließend zur Anzeige von möglichen Anwendungs- und Forschungslücken in der digitalisierten und automatisierten Vermögensverwaltung führen.


Literatur:

  • Jung, D.; Dorner, V.; Glaser, F. & Morana, S. 2018. “Robo-Advisory - Digitalization and Automation of Financial Advisory,” Business & Information Systems Engineering (60), S. 81-86.

  • Viceira, L.; Nolan, P.; Rogers, T. & Runco, A. 2017. “Could the Big Technology Companies of Today Be the Financial Advisers of Tomorrow?,” MIT Sloan Management Review, https://sloanreview.mit.edu/article/could-the-big-technology-companies-of-today-be-the-financial-advisers-of-tomorrow/.

  • Nickerson, R. C.; Varshney, U. & Muntermann, J. 2013. “A method for taxonomy development and its application in information systems,” European Journal of Information Systems (22), S. 336-359.

  • Eickhoff, M., Muntermann, J. & Weinrich, T. 2017. “What Do Fintechs Actually Do? A Taxonomy of Fintech Business Models,” Proceeding of the International Conference on Information Systems, Seoul, South Korea.