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

Dissertation, Universität Duisburg-Essen, 2016

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Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Önder, Fatih (VerfasserIn)
Körperschaft:	Universität Duisburg-Essen (Grad-verleihende Institution)
Weitere Verfasser:	Zelewski, Stephan (VerfasserIn eines Geleitwortes)
Format:	UnknownFormat
Sprache:	ger
Veröffentlicht:	Wiesbaden Springer Gabler 2016
Schriftenreihe:	Information, Organisation, Produktion Research
Schlagworte:	Stahlindustrie > Übernahme > Fusion > Prognoseverfahren > Betriebliche Kennzahl > Logit-Modell > Neuronale Netze > Multivariate Analyse > Theorie > Schätzung > Deutschland > Hochschulschrift > Eisen- und Stahlindustrie > Mergers and Acquisitions > Wahrscheinlichkeit > Neuronales Netz
Online Zugang:	Inhaltsverzeichnis
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Beschreibung
Zusammenfassung:	Dissertation, Universität Duisburg-Essen, 2016
Beschreibung:	Dissertation erschienen unter dem Titel: Ermittlung der Übernahme- und Fusionswahrscheinlichkeit für Akquiseziele in der deutschen Stahlindustrie auf der Basis von Finanzkennzahlen
Beschreibung:	XXX, 237 Seiten Diagramme
ISBN:	9783658153731 978-3-658-15373-1