LEADER 04368nam 22006015 450 001 9910155526303321 005 20250408074044.0 010 $a981-10-0159-6 024 7 $a10.1007/978-981-10-0159-8 035 $a(CKB)4340000000027197 035 $a(DE-He213)978-981-10-0159-8 035 $a(MiAaPQ)EBC4767520 035 $a(PPN)197453007 035 $a(EXLCZ)994340000000027197 100 $a20161209d2016 u| 0 101 0 $aeng 135 $aurnn|008mamaa 181 $ctxt$2rdacontent 182 $cc$2rdamedia 183 $acr$2rdacarrier 200 10$aNonlinear Principal Component Analysis and Its Applications /$fby Yuichi Mori, Masahiro Kuroda, Naomichi Makino 205 $a1st ed. 2016. 210 1$aSingapore :$cSpringer Nature Singapore :$cImprint: Springer,$d2016. 215 $a1 online resource (VIII, 80 p. 17 illus., 8 illus. in color.) 225 1 $aJSS Research Series in Statistics,$x2364-0065 311 08$a981-10-0157-X 320 $aIncludes bibliographical references at the end of each chapters and index. 327 $a1. Introduction -- 2. Nonlinear Principal Component Analysis -- 3. Application. 330 $aThis book expounds the principle and related applications of nonlinear principal component analysis (PCA), which is useful method to analyze mixed measurement levels data.  In the part dealing with the principle, after a brief introduction of ordinary PCA, a PCA for categorical data (nominal and ordinal) is introduced as nonlinear PCA, in which an optimal scaling technique is used to quantify the categorical variables. The alternating least squares (ALS) is the main algorithm in the method. Multiple correspondence analysis (MCA), a special case of nonlinear PCA, is also introduced. All formulations in these methods are integrated in the same manner as matrix operations. Because any measurement levels data can be treated consistently as numerical data and ALS is a very powerful tool for estimations, the methods can be utilized in a variety of fields such as biometrics, econometrics, psychometrics, and sociology.  In the applications part of the book, four applications are introduced: variable selection for mixed measurement levels data, sparse MCA, joint dimension reduction and clustering methods for categorical data, and acceleration of ALS computation. The variable selection methods in PCA that originally were developed for numerical data can be applied to any types of measurement levels by using nonlinear PCA. Sparseness and joint dimension reduction and clustering for nonlinear data, the results of recent studies, are extensions obtained by the same matrix operations in nonlinear PCA. Finally, an acceleration algorithm is proposed to reduce the problem of computational cost in the ALS iteration in nonlinear multivariate methods.  This book thus presents the usefulness of nonlinear PCA which can be applied to different measurement levels data in diverse fields. As well, it covers the latest topics including the extension of the traditional statistical method, newly proposed nonlinear methods, and computational efficiency in the methods. 410 0$aJSS Research Series in Statistics,$x2364-0065 606 $aStatistics 606 $aMathematical statistics$xData processing 606 $aSocial sciences$xStatistical methods 606 $aStatistical Theory and Methods 606 $aStatistics and Computing 606 $aStatistics in Social Sciences, Humanities, Law, Education, Behavorial Sciences, Public Policy 615 0$aStatistics. 615 0$aMathematical statistics$xData processing. 615 0$aSocial sciences$xStatistical methods. 615 14$aStatistical Theory and Methods. 615 24$aStatistics and Computing. 615 24$aStatistics in Social Sciences, Humanities, Law, Education, Behavorial Sciences, Public Policy. 676 $a519.5 700 $aMori$b Yuichi$4aut$4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut$0756013 702 $aKuroda$b Masahiro$4aut$4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut 702 $aMakino$b Naomichi$4aut$4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut 801 0$bMiAaPQ 801 1$bMiAaPQ 801 2$bMiAaPQ 906 $aBOOK 912 $a9910155526303321 996 $aNonlinear Principal Component Analysis and Its Applications$92218357 997 $aUNINA LEADER 03277oam 2200601 c 450 001 9910563022203321 005 20250513224745.0 024 7 $a10.3726/b14008 035 $a(CKB)5450000000174145 035 $a(oapen)https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/34712 035 $a(PH02)9783631754924 035 $a(oapen)doab34712 035 $a(EXLCZ)995450000000174145 100 $a20240525h20182000 uy 0 101 0 $ager 135 $aurnnunnnannuu 181 $ctxt$2rdacontent 182 $cc$2rdamedia 183 $acr$2rdacarrier 200 00$aBewertung strategischer Flexibilität beim Unternehmenserwerb$eDer Wertbeitrag von Realoptionen$fRoland Gabriel, Claude Tomaszewski 205 $a1st, New ed. 210 $aFrankfurt a.M$cPH02$d2018 210 $d2018, c2000 215 $a1 online resource (304 p.)$c, EPDF 225 0 $aBochumer Beitra?ge zur Unternehmensfu?hrung$v57 300 $aPeter Lang GmbH, Internationaler Verlag der Wissenschaften 311 08$a3-631-75492-2 327 $aAus dem Inhalt: Analyse strategischer Faktoren bei Akquisitionen - Realoptionsorientierte Bewertung unternehmerischer Flexibilita?t - Unterschiede zwischen Finanz- und Realoptionen, insb. Konkurrenzverhalten - Implizit unterstellte Kapitalmarktannahmen in Realoptionskalku?len - Realoptionskonzept als Element der wertorientierten Unternehmensfu?hrung - Durchga?ngiges Zahlenbeispiel. 330 $aBei Unternehmensakquisitionen werden ha?ufig zusa?tzliche Investitionsoptionen geschaffen, u?ber die erst in Zukunft entschieden wird. Die hierdurch entstehende unternehmerische Flexibilita?t besitzt einen o?konomischen Wert, der mit traditionellen Ertragswert- bzw. DCF-Verfahren nur schwer vollsta?ndig zu erfassen ist. Vor diesem Hintergrund werden zu deren Erga?nzung Optionsbewertungskalku?le vorgeschlagen. Der Autor ero?rtert sowohl theoretische Anwendungsvoraussetzungen als auch Gestaltungsalternativen einer praktischen Implementierung. Die im Zusammenhang mit solchen Investitionsoptionen diskutierten Aspekte werden anhand eines durchga?ngigen Zahlenbeispiels pra?sentiert. Die vorgestellte Bewertungsmethodik ist zudem nicht nur bei strategischen Akquisitionen einsetzbar, sondern kann auch beim Aufbau neuer Gescha?ftsfelder eine geeignete Beurteilungsgrundlage darstellen. 517 $aBewertung strategischer Flexibilitaet beim Unternehmenserwerb 606 $aAccounting: study & revision guides$2bicssc 606 $aBusiness studies: general$2bicssc 606 $aBudgeting & financial management$2bicssc 610 $abeim 610 $aBewertung 610 $aFlexibilität 610 $aRealoptionen 610 $astrategischer 610 $aTomaszewski 610 $aUnternehmenserwerb 610 $aWertbeitrag 615 7$aAccounting: study & revision guides 615 7$aBusiness studies: general 615 7$aBudgeting & financial management 700 $aTomaszewski$b Claude$4auth$01294217 702 $aGabriel$b Roland$4edt 702 $aTomaszewski$b Claude$4aut 801 0$bPH02 801 1$bPH02 906 $aBOOK 912 $a9910563022203321 996 $aBewertung strategischer Flexibilita?t beim Unternehmenserwerb$94175183 997 $aUNINA