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Dieser Beitrag liefert für die aktuelle wissenschaftliche und politische Regulierungsde-batte der Kapitalmärkte drei Argumente: (1) Der Beitrag präsentiert zuerst einen konzep-tionellen Ansatz, der zwischen sozial erwünschten und sozial schädlichen Folgen des In-siderhandels differenziert. Insiderhandel führt zu gesellschaftlich unerwünschten Effek-ten, sofern sich hieraus ein Rent-Seeking-Verhalten von Insidern entwickelt. Kapital-marktrelevante Informationen haben dann einen Schwarzmarktpreis. (2) Ausgehend von dieser Differenzierung betrachtet dieser Beitrag verschiedene Regulierungsansätze. Es zeigt sich, dass Informations- und Transparenzregeln in Verbindung mit einem strafrecht-lichen Verbot des sozial unerwünschten Insiderhandels ergänzt um Whistle-Blowing-Programme ein präventives, wirkungsvolles und verhältnismäßiges Regulierungsregime darstellen. Gegenüber Positionslimits ist dieses Regulierungsregime zur Bekämpfung von Insiderhandel vorzuziehen. (3) Abschließend entwickelt der Beitrag konkrete Implikati-onen für die aktuelle europäische Regulierungsdebatte der Kapitalmärkte. Gegenüber den USA gibt es hier einen Nachholbedarf.

Die Situationslogik mehrseitiger Dilemmata blockiert häufig den organisatorischen Wandlungsprozess. Dieser Beitrag entwickelt eine Heuristik, wie Change Manager zwi-schen einem Optimierungsbedarf auf der Ebene der Spielzüge und einem Anpassungs-bedarf auf der Ebene der Spielregeln unterscheiden können. Hierauf aufbauend wird gezeigt, inwieweit ein handlungstheoretisch konzipierter Wandlungsprozess mit den bestehenden Institutionen im Unternehmen anreizkompatibel ist, oder inwieweit die Spielregeln für einen erfolgreichen organisatorischen Wandel geändert werden müssen. Change Manager müssen hierfür differenzieren, inwieweit kooperative Teamprozesse oder kompetitive Tournaments die wechselseitigen Interaktionspotentiale optimal nut-zen können und inwieweit sich das Change Management in diese Spiele integrieren lässt. Der Beitrag zeigt, wie mit (immateriellen) Bonus- oder Malus-Systemen eine In-tegration des organisatorischen Wandels gelingen kann. Die beiden Anreizmechanis-men sind abhängig von der jeweiligen Problemstellung unterschiedlich gut geeignet, die Spielregeln an den Wandel anzupassen. Für einen erfolgreichen Wandel müssen Chan-ge Manager zusätzlich beachten, wer glaubhafte Anreizmechanismen anbieten kann und welche Kosten damit verbunden sind.

The situational logic of multi-sided dilemmas often inhibits organizational change. This article develops a heuristic that can support change managers in distinguishing between optimization of moves within a game and adjustment of formal and informal governance structures of the game. This heuristic illustrates how change managers can create mutual benefits through incentives or commitment mechanisms and thus reduce resistance to organizational change. The link between governance structures and individual behavior reveals the extent to which a change management focusing on action theory can be integrated into existing governance structures or, alternatively, to what degree governance structures will have to change to create win-win potentials.

Dieser Beitrag beschäftigt sich mit den Theoriebeiträgen der Fundamentaldatenanalyse, der Effizienzmarkthypothese und der Behavioral Finance. Die Fundamentaldatenanaly-se bietet einzelnen Investoren eine leistungsfähige Heuristik, wie sie auf volatilen Märk-ten ihre Spielzüge optimieren können. Die Effizienzmarkthypothese versucht stattdes-sen, den Preisbildungsprozess auf tiefen Märkten zu erklären. Hierzu reduziert die Hy-pothese die Komplexität der Annahmen so stark, dass selbst die Neoklassik übertroffen wird. Die Theoriekonzeption der Behavioral Finance geht dagegen einen entgegenge-setzten Weg: Durch möglichst "realistische" Annahmen soll das Verhalten an den Kapi-talmärkten präzise beschrieben werden. Überraschend ist, dass die Effizienzmarkthypo-these trotz realitätsferner Annahmen die Behavioral Finance nicht nur hinsichtlich des Grades der Komplexitätsreduktion überbietet, sondern auch bezüglich der Prognosekraft. Aus der Theoriekonzeption der Ökonomik überrascht dies allerdings nicht. Das Geschehen auf tiefen Märkten lässt sich nicht zwangsläufig aus dem Verhalten in Kleingruppen oder mit psychologischen Ansätzen erklären.

This paper presents an empirical approach that combines competing paradigms of mod-eling in empirical capital market research. The approach simultaneously estimates the explanatory power of fundamentals, expectations, and historic yield patterns, making it possible to test the extent to which the efficient market hypothesis, fundamental data analysis, and behavioral finance contribute to explaining stock market yield. The core of the approach is a dynamic panel model (Arellano-Bond estimator with an MA restric-tion of the residuals), complemented with an upstream factor analysis to reduce multi-collinearity. Due to the complexity of the data set, a great many parameters that influ-ence the yield can be determined. Highly significant parameter estimates are possible even though the information in the data set is interdependent. For the German stock market (the 160 companies listed in DAX, MDAX, SDAX, and TecDAX), the quarterly yield is analyzed for the period between 2004 and 2009. The model has high explanato-ry power for the entire observation period, even in light of the fact that the period in-cludes the financial crisis of 2008.

In this paper, we run regression analyses to explain voluntary turnover intentions with data from more than 5,000 employees and with about 250 explanatory variables. The findings of our multi-factor approach highlight the fact that previous empirical research might have over-estimated the impact and significance of many factors. We show the relevance of the so-called omitted variable bias to our findings and present an empirical approach to gain estimations that are more accurate. Our approach can estimate in detail the relevance of different factors from the following categories: (a) employees' satisfaction, (b) industry, (c) firm size, (d) status and position, (e) commuting and working hours, (f) income, incentivesand fairness, (g) career development, (h) health, (j) political orientation, (k) demographics, and (l) personality traits.

In this paper, we run regression analyses to explain voluntary turnover intentions with data from more than 5,000 employees and with about 250 explanatory variables. The findings of our multi-factor approach highlight the fact that previous empirical research might have over-estimated the impact and significance of many factors. We show the relevance of the so-called omitted variable bias to our findings and present an empirical approach to gain estimations that are more accurate. Our approach can estimate in detail the relevance of different factors from the following categories: (a) employees' satisfaction, (b) industry, (c) firm size, (d) status and position, (e) commuting and working hours, (f) income, incentives and fairness, (g) career development, (h) health, (j) political orientation, (k) demographics, and (l) personality traits. ; Dieser Beitrag präsentiert mehrere Regressionsanalysen zur Erklärung freiwilliger Fluktuation. Die Schätzungen bauen auf einem Datensatz mit über 5.000 Personen und ca. 250 erklärenden Variablen auf. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass bisherige empirische Beiträge den Einfluss und die Signifikanz vieler Faktoren überschätzt haben. Aufgrund der Vielzahl an erklärenden Variablen hebt dieser Aufsatz die Bedeutung des so genannten "omitted variable bis" für die empirische Fluktuations-Forschung hervor. Vor dem Hintergrund des umfangreichen Datensatzes untersucht dieser Beitrag detailliert die Effekte (a) der Arbeitnehmerzufriedenheit, (b) Branche, (c) Unternehmensgröße, (d) von Status und Position, (e) des Pendelns und der Arbeitszeit, (f) von Einkommen, Anreizen und Fairness, (g) der Karriereentwicklung, (h) Gesundheit, (j) politischen Orientierung, (k) verschiedener demographischer Variablen und (l) unterschiedlicher Persönlichkeitsmerkmale auf die Wahrscheinlichkeit, freiwillig den Arbeitsplatz zu wechseln.

This paper presents a multi-stakeholder approach for developing an appropriate privacy regulation in the age of big data. We develop our argument in five steps, starting (1) with a review of the current academic debate on privacy regulation. We analyze a dysfunctional mutual excludability between the suggestions of the supporters of a regulation orchestrated by governments, and the supporters of internet self-regulation. (2) To over-come this conflict, we argue that the framework for developing an appropriate privacy regulation should not only focus on formal and procedural aspects (e.g., who might develop and implement it) but should also include some important substantial aspects to protect users and promote socially beneficial big data applications. (3) After examining substantive aspects of a functional privacy regulation, we examine how the process leading to an appropriate regulation might be organized. In addition, we discuss how an organization might be designed to conduct this process. In our argument, stakeholder dialogues and an independent "privacy organization" are relevant parameters. (4) We discuss the potential structure of a privacy organization that might conduct multi-stakeholder-dialogues as a preliminary step. This organization could then govern and monitor the implementation of a privacy regulation that was defined by the stakeholder dialogues. (5) Finally, we discuss our findings and suggestions. ; Dieser Beitrag stellt einen Multi-Stakeholder-Ansatz vor, um eine funktionale Regulierung für den Datenschutz im Big-Data-Zeitalter zu entwickeln. Die Argumentation wird in fünf Schritten entwickelt: (1) Zuerst wird die aktuelle internationale akademische Debatte hinsichtlich des Zusammenspiels von Big Data und Datenschutz kurz skizziert. Dieser Beitrag arbeitet einen für die Regulierung dysfunktionalen Konflikt zwischen den Vorschlägen der Befürworter einer staatlichen Regulierung und den Anhängern einer Internet-Selbstregulierung heraus. (2) Ein Ansatz für eine geeignete Regulierung der Privatsphäre sollte nicht ausschließlich formal-rechtliche Aspekte berücksichtigen, wie z. B. wer die Regulierung entwickeln und umsetzen sollte, sondern auch materielle Aspekte berücksichtigen, um Nutzer zu schützen und die gesellschaftlichen Vorteile von Big-Data-Anwendungen zu fördern. (3) Hierauf aufbauend präsentiert dieser Beitrag formal-rechtliche Überlegungen, wie eine geeignete materiell-rechtliche Regulierung erreicht werden kann. In diesem Zusammenhang wird diskutiert, wie eine Organisation gestaltet werden kann, um diesen Prozess zu unterstützen. Hierfür sind Stakeholder-Dialoge und eine unabhängige "Privacy Organization" erforderlich. (4) Im Anschluss präsentiert dieser Aufsatz, wie die Organisationsstruktur einer "Privacy Organization" geschaffen sein kann und wie diese als einen ersten Schritt einen Multi-Stakeholder-Dialog durchführen kann. Diese Organisation kann auch die Umsetzung der durch die Stakeholder-Dialoge gefundene Regulierung begleiten und überwachen. (5) Abschließend werden die Erkenntnisse und Vorschläge dieses Beitrages diskutiert.