Ein Vergleich zwischen binar logistischen Regressionen und kunstlichen neuronalen Netzen
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.
Ein Vergleich zwischen binar logistischen Regressionen und kunstlichen neuronalen Netzen
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.