Fusions- und Übernahmekandidaten in der deutschen Stahlindustrie: Ein Vergleich zwischen binär logistischen Regressionen und künstlichen neuronalen Netzen

Fusions- und Übernahmekandidaten in der deutschen Stahlindustrie: Ein Vergleich zwischen binär logistischen Regressionen und künstlichen neuronalen Netzen in Franklin, TN

Name: Fusions- und Übernahmekandidaten in der deutschen Stahlindustrie: Ein Vergleich zwischen binär logistischen Regressionen und künstlichen neuronalen Netzen
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Unter Berücksichtigung der Wirkungszusammenhänge der Finanzkennzahlen untersucht Fatih Önder, welche M&A-Hypothesen für die Stahlindustrie Gültigkeit besitzen. Er zeigt außerdem auf, wie Prognosemodelle zur Ermittlung unternehmensspezifischer Übernahme- und Fusionswahrscheinlichkeiten von potenziellen Akquisezielen in der deutschen Stahlindustrie auf Basis logistischer Regressionen und künstlicher neuronaler Netze aussehen können.

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