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

Dissertation, Universität Duisburg-Essen, 2016

Gespeichert in:
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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