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200 10$aFusions- und Übernahmekandidaten in der deutschen Stahlindustrie $eEin Vergleich zwischen binär logistischen Regressionen und künstlichen neuronalen Netzen /$fvon Fatih Önder
205   $a1st ed. 2016.
210  1$aWiesbaden :$cSpringer Fachmedien Wiesbaden :$cImprint: Springer Gabler,$d2016.
215   $a1 online resource (265 p.)
225 1 $aInformation - Organisation - Produktion,$x2628-1139
300   $aDescription based upon print version of record.
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320   $aIncludes bibliographical references.
327   $aEinleitung in die Ermittlung der Übernahme- und Fusionswahrscheinlichkeit für Akquiseziele in der deutschen Stahlindustrie auf Basis von Finanzkennzahlen -- Methodisch-konzeptionelle Grundlagen zu den eingesetzten Arbeitstechniken und Hypothesen zu Übernahmen und Fusionen -- Identifizierung von Akquisezielen in der deutschen Stahlindustrie.
330   $aUnter 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. Der Inhalt Einleitung in die Ermittlung der Übernahme- und Fusionswahrscheinlichkeit für Akquiseziele in der deutschen Stahlindustrie auf Basis von Finanzkennzahlen Methodisch-konzeptionelle Grundlagen zu den eingesetzten Arbeitstechniken und Hypothesen zu Übernahmen und Fusionen Identifizierung von Akquisezielen in der deutschen Stahlindustrie Die Zielgruppen Dozenten und Studenten der Betriebswirtschaftslehre mit den Schwerpunkten Finanzen, Ökonometrie und künstliche Intelligenz Finance Manager (inkl. M&A) Der Autor Dr. Fatih Önder promovierte bei Univ.-Prof. Dr. Stephan Zelewski am Institut für Produktion und Industrielles Informationsmanagement der Universität Duisburg-Essen, Campus Essen, und war in dieser Zeit u.a. als Strategy Expert in der Stahlindustrie tätig.
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