Die vorliegende Dissertation umfasst drei eigen¬ständige Aufsätze zum deutschen Aktienmarkt. In allen drei Aufsätzen stehen eigene empirische Unter¬suchungen im Mittel-punkt. Bisherige empirische Untersuchungen zum deutschen Aktienmarkt konzentrieren sich meist auf das höchste deutsche Marktsegment, den Amtlichen Markt in Frankfurt. Die Anzahl der empirischen Arbeiten zu den Aktien der unteren Marktsegmente, insbesondere zum Geregelten Markt in Frankfurt, ist hingegen gering. Der erste Aufsatz beschäftigt sich mit dem Geregelten Markt und analysiert, ob die Performance mit dem Amtlichen Markt zu vergleichen ist. Beispielsweise war unklar, ob der Geregelte Markt ein ähnliches Desaster wie der Neue Markt darstellt. Wir stellen fest, dass die Aktien des Geregelten Marktes durchaus mit denen des Amtlichen Marktes mithalten können. Im zweiten Aufsatz wird untersucht, inwiefern das das CAPM nach Sharpe (1964), Lintner (1965) und Mossin (1966) die Renditen deutscher Aktien erklären kann. Zusätzlich wird untersucht, ob das CAPM in Deutschland um Faktoren für Size und Buchwert-Marktwert erweitert werden sollte. Auf Basis unserer Untersuchungen stellen wir fest, dass eine Erweiterung des CAPMs um Size- und/oder Buchwert-/Marktwertfaktoren derzeit nicht sinnvoll erscheint. In beiden Aufsätzen und in empirischen Untersuchungen im Allgemeinen spielt die Qualität der verwendeten Daten eine wichtige Rolle. Dementsprechend wird im dritten Aufsatz die Qualität der Datastream Daten für den deutschen Aktienmarkt untersucht. Hierbei kommen wir zu dem Ergebnis, dass Datastream als primäre Datenquelle für den deutschen Kapitalmarkt vor 1990 ungeeignet ist. Nach 1990 kommt es zwar zu zufälligen Fehlern in Datastream, diese sind allerdings nur selten gravierend. / This thesis consists of three empirical essays on the German stock market. Prior empirical research on the German stock market primarily focused on the top market segment in Germany, the Amtlicher Markt in Frankfurt. Only few empirical studies look at the lower market segments like the Geregelter Markt in Frankfurt. The first essay examines whether the performance of the stocks of the Geregelter Markt is comparable to the performance of the stocks listed in the Amtlicher Markt. For example, it was unclear whether the stocks from the Geregelter Markt performed as disastrous as the stocks from the Neuer Markt. We find that the performance of the stocks from the Geregelter Markt is comparable to those of the Amtlicher Markt. The second essay, examines whether the CAPM of Sharpe (1964), Lintner (1965) and Mossin (1966) explains the cross-section of German stock returns. Additionally, we evaluate whether the CAPM should be extended by factors for size and book-to-market. Based on our results, we conclude that the CAPM should not be extended by size and book-to-market in Germany. Data quality is an important aspect of both essays. As a consequence, we examine the quality of equity data from Datastream for the German stock market in the third essay. We conclude that before 1990 Datastream should not be used as the primary data source for empirical studies on the German stock market. After 1990, we find random errors in Datastream, but these are rarely severe.

Das Interuniversitäre Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik ist eine regelmäßige Veranstaltung, in deren Rahmen Doktoranden der Universitäten Chemnitz, Dresden, Freiberg, Halle, Ilmenau, Jena und Leipzig ihr Promotionsprojekt präsentieren und sich den kritischen Fragen der anwesenden Professoren und Doktoranden aller beteiligten Universitäten stellen. Auf diese Weise erhalten die Promovierenden wertvolles Feedback zu Vorgehen, Methodik und inhaltlichen Aspekten ihrer Arbeit, welches sie für ihre Promotion nutzen können. Darüber hinaus bietet das Interuniversitäre Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik eine Plattform für eine fachliche Auseinandersetzung mit aktuellen Themen und sich ankündigenden Trends in der Forschung der Wirtschaftsinformatik. Zudem wird ein akademischer Diskurs über die Grenzen der jeweils eigenen Schwerpunkte der Professur hinaus ermöglicht. Das nunmehr 20. Jubiläum des Doktorandenseminars fand in Chemnitz statt. Der daraus entstandene Tagungsband enthält fünf ausgewählte Beiträge zu den Themenfeldern Service Engineering, Cloud-Computing, Geschäftsprozessmanagement, Requirements Engineering, Analytics und Datenqualität und zeigt damit anschaulich die Aktualität und Relevanz, aber auch die thematische Breite der gegenwärtigen Forschung im Bereich Wirtschaftsinformatik. / The inter-university PhD seminar Business Information Systems (“Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik”) is an annual one-day event which is organized by the Business Information Systems chairs of the universities of Chemnitz, Dresden, Freiberg, Halle, Ilmenau, Jena and Leipzig. It serves as a platform for PhD students to present their PhD topic and the current status of the thesis. Therefore, the seminar is a good opportunity to gain further knowledge and inspiration based on the feedback and questions of the participating professors and students. The 20th Interuniversitäre Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik took place in Chemnitz in October 2016. The resulting proceedings include five selected articles within the following topic areas: service engineering, cloud computing, business process management, requirements engineering, analytics und data quality. They illustrate the relevance as well as the broad range of topics in current business information systems research. In case of questions and comments, please use the contact details at the end of the articles.

Die Qualitätssicherung von Forschungsdaten ist im Kontext offener Wissenschaft ein wichtiges Thema. Sollen geteilte Daten dabei unterstützen, Forschungsergebnisse nachzuvollziehen und die Nachnutzung von Daten ermöglicht werden, bestehen entsprechende Anforderungen an ihre Qualität. Bei Datenqualität und Qualitätssicherung im Kontext von Datenpublikationen handelt es sich allerdings um komplexe und divers verwendete Konzepte. Bislang wird die Qualitätssicherung von Datenpublikationen punktuell ausführlich beschrieben, jedoch fehlt eine Betrachtung, die die möglichen Maßnahmen systematisch beschreibt. Darüber, wie einzelne Maßnahmen bei Repositorien verbreitet sind, ist ebenfalls kaum etwas bekannt. In der Dissertation wird herausgearbeitet, wie Qualität und Qualitätssicherung für Forschungsdaten definiert und systematisiert werden können. Auf dieser Basis wird ein theoretischer Ansatz für die Systematisierung qualitätssichernder Maßnahmen erarbeitet. Er dient als Grundstruktur für die Untersuchung von Data Journals und Repositorien. Dazu werden Guidelines von 135 Data Journals und Zertifizierungsdokumente von 99 Repositorien analysiert, die das Zertifikat CoreTrustSeal in der Version 2017–2019 erhalten haben. Die Analysen zeigen, wie Datenqualität in Data Journal Guidelines und durch Repositorien definiert wird und geben einen Einblick in die Praxis der Qualitätssicherung bei Repositorien. Die Ergebnisse bilden die Grundlage für eine Umfrage zur Verbreitung qualitätssichernder Maßnahmen, die auch offene Prozesse der Qualitätssicherung, Verantwortlichkeiten und die transparente Dokumentation der Datenqualität berücksichtigt. An der Umfrage im Jahr 2021 nahmen 332 Repositorien teil, die im Verzeichnis re3data indexiert sind. Die Ergebnisse der Untersuchungen zeigen den Status quo der Qualitätssicherung und die Definition von Datenqualität bei Data Journals und Forschungsdatenrepositorien auf. Sie zeigen außerdem, dass Repositorien mit vielfältigen Maßnahmen zur Qualitätssicherung von Datenpublikationen beitragen. Die Ergebnisse fließen in ein Framework für die Qualitätssicherung von Datenpublikationen in Repositorien ein. / Quality assurance of research data is an important issue in open science. To enable transparency in research and data reuse, shared data have to meet quality requirements. However, the concepts of data quality and quality assurance are ubiquitous, yet elusive. Quality assurance practices have been researched for data publications in Data Journals, but not systematically for research data repositories. This dissertation elaborates how quality and quality assurance for research data can be defined and systematized. On this basis, a theoretical approach for quality assurance is developed. It is used for the analysis of quality assurance practices at data journals and research data repositories. For this purpose, guidelines of 135 data journals and certification documents of 99 repositories that have received the CoreTrustSeal certificate 2017–2019 are investigated. The analyses show how data quality is defined in data journal guidelines and by repositories and provide insight into repository quality assurance practices. The results informed a questionnaire that aims at analyzing prevalence of data quality assurance at research data repositories. The survey also covered aspects such open measures of quality assurance, responsibilities and transparent quality documentation. 332 repositories indexed in the re3data registry participated in the 2021 online survey. The results of this dissertations analyses indicate the status quo of quality assurance measures and definitions of data quality at data journals and research data repositories. Furthermore, they also show that repositories contribute to the quality assurance of data publications with a variety of measures. The results are incorporated into a framework for quality assurance of data publications at research data repositories.

Diese Dissertation zielt darauf ab, ein besseres Verständnis für Anomalien und Insiderhandel zu schaffen, sowie die Verfügbarkeit von qualitativ hochwertigen Daten für den deutschen Aktienmarkt zu verbessern. Der erste Aufsatz beinhaltet eine verzerrungsfreie Zeitreihe von monatlichen Renditen deutscher Aktien für die Jahre 1954 bis 2013, die auf der Basis stabiler Regeln berechnet und gut dokumentiert ist. Im Weiteren enthält der Aufsatz eine detaillierte Beschreibung des deutschen Aktienmarktes und dessen Besonderheiten, insbesondere im Vergleich zu den USA. Der zweite Aufsatz zeigt am Beispiel des Fama/French Drei-Faktoren-Modells die Probleme auf, die Anbieter und Nutzer von Faktorendaten haben, die sich nicht auf die USA beziehen. Die empirische Analyse von sieben Faktorensets für Deutschland zeigt, dass die Übernahme von Faktormodellen in einen anderen Kapitalmarkt eine komplexe Thematik ist. Der Aufsatz gibt Anregungen für Nutzer und Anbieter von Faktorensets und zeigt, wie die Wahl des Faktorensets das Ergebnis einer Studie beeinflussen kann. Im dritten Aufsatz werden verschiedene zyklische und antizyklische Handelsstrategien hinsichtlich ihrer Performance im deutschen Aktienmarkt untersucht. Von den untersuchten Strategien erscheint nur Momentum konsequent abnormale Renditen zu erzielen, dies auch nach Transaktionskosten. Die vierte Arbeit untersucht öffentlich bekannt gegebene Aktientransaktionen von Insidern börsennotierter deutscher Unternehmen. Der Aufsatz zeigt, dass Insider von TecDAX-Unternehmen und ihre Imitatoren hohe und statistisch signifikante abnormale Renditen erzielen. Insgesamt zeigt die Dissertation, dass methodische Variationen, die Verwendung verschiedener Untersuchungsdesigns, die Datenqualität und die Sorgfalt beim Erstellen von empirischen Analysen zur Beurteilung der Robustheit und der Stabilität der Ergebnisse unerlässlich sind. Der deutsche Aktienmarkt scheint effizienter zu sein als bisherigere Studien typischerweise nahelegen. / This doctoral thesis aims to contribute to a better understanding of stock market anomalies and insider trading as well as to improve the availability of high quality data for the German stock market. The first paper provides a sixty-year time series of monthly returns on German stocks that is constructed on the basis of stable rules, is well documented, includes all return components, and is free of biases. The paper also contains a detailed description of the German stock market, its peculiarities, regulation and differences as compared to the U.S. The second paper uses the Fama/French three-factor model as an example to point out the problems that providers and users of non-U.S factor data sets face. The empirical analysis of seven different factor data sets available for Germany shows that exporting a specific factor model from the U.S. to another capital market is neither an easy nor well-defined task. The paper gives suggestions to users and creators of factor sets and shows how the choice of a factor set affects the result of an empirical study. The third paper provides evidence on how various contrarian, momentum and seasonality strategies perform in the German stock market. Among these strategies, only momentum investing appears to earn persistently non-zero returns, even after transaction costs. The fourth paper studies publicly disclosed stock transactions by insiders of listed German firms. The paper finds that insiders of TecDAX firms earn large and statistically significant abnormal returns net of transaction costs; for DAX insiders they are indistinguishable from zero. Overall, this thesis illustrates that methodological variations, the use of different specifications, data quality and care when preparing empirical analyses is essential in the assessment of the robustness and stability of results. In sum, the German stock market appears to be more efficient than previous studies have typically suggested.