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Logistische Regressionsanalysen und Self-Enforcing Networks zur Entdeckung von Akquisezielen in der deutschen Stahlindustrie durch Finanzkennzahlen

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Neue Algorithmen für praktische Probleme
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Zusammenfassung

Die Stahlindustriebranche steht großen Herausforderungen gegenüber: Die rückgängige Nachfrage, Forderung nach Innovationskraft, die schnelle Anpassung an veränderte politische- wie Umweltbedingungen setzen die Unternehmen weltweit unter Druck. Es stellt sich daher die Frage, ob es grundsätzlich möglich ist, eine Prognose für die Übernahme oder Fusion von Unternehmen zu erstellen. In diesem Beitrag wird dieser Frage nachgegangen und gezeigt, welche Voraussetzungen für die Erstellung eines Prognosemodells notwendig sind und welche Ergebnisse erzielt werden können durch eine logistische Regressionsanalyse sowie durch ein Self-Enforcing Network.

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Önder, F. (2021). Logistische Regressionsanalysen und Self-Enforcing Networks zur Entdeckung von Akquisezielen in der deutschen Stahlindustrie durch Finanzkennzahlen. In: Klüver, C., Klüver, J. (eds) Neue Algorithmen für praktische Probleme. Springer Vieweg, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-32587-9_14

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