Inhaltsangabe:Einleitung: In den letzten Jahren haben sich das Umfeld und die Bedingungen beim Agieren auf dem Finanzmarkt durch die weite Verbreitung und den Einsatz von hochentwickelter Informations- und Kommunikationstechnologie in Verbindung mit ausgefeilten Analysemethoden geändert. Zu beobachten waren mit der Geburt der New Economy ein massiver Boom in den 90er Jahren und eine starke Rezession Anfang 2000. Auf einigen Märkten entstanden durch hohen Kapitalzufluss sog. ¿spekulative Blasen¿; Gleichgewichtspreise wichen weit von den Fundamentalwerten ab. Solch längerfristig bestehende Ungleichgewichte waren die Wurzel für die Krisen und den Kollaps in einigen Asiatischen Ländern. Die Entstehung und das Platzen dieser Blasen konnte durch die gängigen Finanzmarktmodelle nicht erklärt werden; es entstand Anfang der 90er Jahre der Begriff des Herdenverhaltens, welcher die in der Empirie beobachtbaren Vorgänge erklären sollte. Hierzu gibt es interessante Ansätze. Die Entwicklung hochdifferenzierter Geld- und Kapitalmarktprodukte, die sich gegenseitig ergänzen, sich wechselseitig absichern und sich konkurrierend auf den Preis anderer Finanzinstrumente auswirken, lassen sich abhängig von der zugrundeliegenden und zur Anwendung kommenden Theorie mathematisch errechnen bzw. zumindest approximieren. Im Alltag des Finanzgeschäftes sind es diese Fluktuationen, die von Arbitrageuren in Marktpreise umgesetzt werden und über den Erfolg oder Misserfolg entscheiden können. Es wird deutlich, dass solche komplexe rechnerische Aufgaben nur von Computern zeitgerecht geleistet werden können; die Geldinstitute brauchen Expertensysteme. Die großen Finanzinstitute sind heute nach ihrer internen Aufgabenstellung weitgehend Informationsprozessoren und damit letztlich reine Datenverarbeitungsfabriken. Die Qualität und Effizienz, mit der diese Arbeiten erledigt werden, bestimmen den Erfolg solcher Institute. Wie aber kann es bei einer solchen Form der Absicherung und Analyse dennoch zu Herdenverhalten kommen? Die Antwort scheint bei der Art der Nutzung der Expertensysteme zu finden zu sein. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist zu untersuchen, inwiefern der Einsatz von Expertensystemen auf dem Finanzmarkt Herdenverhalten auslösen kann. Dazu ist eine eingehende Betrachtung der Expertensysteme und ihrer Nutzer notwendig um ein Modell zu generieren, was expertensysteminduziertes Herdenverhalten erklärt. Da die Expertensysteme in ihrem Aufbau und ihrer Performance [...]