Fusions- und Übernahmekandidaten in der deutschen Stahlindustrie: Ein Vergleich zwischen binär logistischen Regressionen und künstlichen 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.