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Anzahl der Publikationen: 9
Zeitschriftenartikel
Homburg, Carsten; Müller, Christian und Nasev, Julia
(2018):
How Important are Dividend Signals in Assessing Earnings Persistence?
In: Contemporary Accounting Research, Bd. 35, Nr. 4: S. 2082-2105
Homburg, Carsten; Nasev, Julia und Plank, Philipp
(Oktober 2017):
The impact of cost allocation errors on price and product-mix decisions.
In: Review of Quantitative Finance and Accounting: S. 1-31
Homburg, Carsten; Lorenz, Michael und Nasev, Julia
(13. Mai 2011):
Wachstum oder Profitabilität: Welche Strategie maximiert den Unternehmenswert?
In: Der Betrieb, Nr. 19: S. 1067-1072
Hofmann, Christian 
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0700-6520 und Homburg, Carsten
(2004):
Controlling durch Kombination von Koordinationsinstrumenten - Zur Verbindung von Anreiz- mit Budgetierungssystemen.
In: Zeitschrift für Betriebswirtschaft, Bd. 74, Nr. 6: S. 563-583
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0700-6520 und Homburg, Carsten
(2004):
Controlling durch Kombination von Koordinationsinstrumenten - Zur Verbindung von Anreiz- mit Budgetierungssystemen.
In: Zeitschrift für Betriebswirtschaft, Bd. 74, Nr. 6: S. 563-583
Paper
Homburg, Carsten; Müller-Hammerstein, Christian und Nasev, Julia
(14. April 2017):
How Important Are Dividend Signals in Assessing Earnings Persistence?
SSRN : Social Science Research Network
Homburg, Carsten; Nasev, Julia; Reimer, Kristina und Uhrig-Homburg, Marliese
(Juni 2016):
Does Cost Management Affect Credit Risk?
SSRN : Social Science Research Network
Gell, Sebastian; Homburg, Carsten und Nasev, Julia
(September 2008):
Adjusting Linear Information Models for the Asymmetric Timeliness of Earnings.
SSRN : Social Science Research Network
Homburg, Carsten und Nasev, Julia
(Juli 2008):
How Timely are Earnings When Costs are Sticky? Implications for the Link Between Conditional Conservatism and Cost Stickiness.
SSRN : Social Science Research Network
Henschke, Stefan; Homburg, Carsten und Nasev, Julia
(September 2007):
Conservatism Correction in Linear Information Models.
SSRN : Social Science Research Network