• Medientyp: E-Book; Hochschulschrift
  • Titel: Simulation modelling in accounting and finance : current practices and advances in input modelling
  • Beteiligte: Chorzelski, Daniel [VerfasserIn]; Meyer, Matthias [AkademischeR BetreuerIn]; Ringle, Christian M. [AkademischeR BetreuerIn]
  • Körperschaft: Technische Universität Hamburg ; Technische Universität Hamburg, Institut für Controlling und Simulation
  • Erschienen: Hamburg, 2021
  • Umfang: 1 Online-Ressource (1-241 Seiten); Diagramme
  • Sprache: Englisch
  • DOI: 10.15480/882.3688
  • Identifikator:
  • Schlagwörter: simulation methodology ; Simulation Modelling ; Bayesian updating ; Modelling and simulation ; Bibliometric analysis ; Hochschulschrift
  • Entstehung:
  • Hochschulschrift: Dissertation, Technische Universität Hamburg, 2020
  • Anmerkungen: Sonstige Körperschaft: Technische Universität Hamburg, Institut für Controlling und Simulation
  • Beschreibung: Simulationen stellen eine relevante Forschungsmethode in Controlling und Finanzwissen-schaft dar, diese Dissertation trägt an verschiedenen Stellen zu dieser Methodik bei. Erstens wird der Einfluss der Methodik auf das Forschungsfeld bibliometrisch quantifiziert und die Art der Nutzung sowie das Ausmaß der Diffusion in Forschungsclustern erfasst. Darüber hinaus trägt diese Dissertation eine auf Bayesscher Statistik beruhende Methodik zur Eingangsmodellierung von Simulationen bei. Zuletzt führt diese Dissertation eine neue Messgröße ein, die das Risiko in Simulationsmodellen von epistemologischer Unsicherheit in einer einzigen Zahl quantifiziert.

    Simulation modelling in accounting and finance represents an important research method, this dissertation contributes to its understanding along several lines. It quantifies the method’s impact on the discipline, the type of usage among researchers as well as quantifying its diffusion across research clusters. Furthermore, this dissertation contributes to simulation input modelling with a method based on Bayesian updating that aggregates different information sources to be used in simulation models. Finally, this dissertation introduces a new metric that captures simulation modelling risk due to epistemic uncertainty of input parameters in a single number.
  • Zugangsstatus: Freier Zugang
  • Rechte-/Nutzungshinweise: Urheberrechtsschutz