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Fusions- und Übernahmekandidaten in der deutschen Stahlindustrie

Ein Vergleich zwischen binär logistischen Regressionen und künstlichen neuronalen Netzen

  • Fatih Önder

Part of the Information - Organisation - Produktion book series (IOP)

About this book

Introduction

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.

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.

Keywords

Finanzkennzahlen M&A-Hypothesen Prognosemodelle Akquiseziele künstliche Intelligenz

Authors and affiliations

  • Fatih Önder
    • 1
  1. 1.thyssenkrupp AG EssenGermany

Bibliographic information