Evidence for the Ability of the Regression Model and Particle Swarm Optimization Algorithm in Predicting Future Cash Flows
Publish Year: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 154
This Paper With 17 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJAAF-2-4_007
تاریخ نمایه سازی: 2 اسفند 1400
Abstract:
This study predicts future cash flows using a regression model and a particle swarm optimization algorithm (PSO). The variables of accruals components and operating cash flows were used, and the data of ۱۳۷ listed companies on the Tehran Stock Exchange during ۲۰۰۹-۲۰۱۷ were studied. Eviews۹ software for the regression model and Matlab۱۳ software for the Particle swarm optimization algorithm was used to test the hypotheses. The results indicate that the regression model's variables and the Particle swarm optimization Algorithm in this study can predict future cash flows. Furthermore, the results of the fitting Particle swarm optimization Algorithm show that a structure with eight hidden neurons is the best model for predicting future cash flows, and the proposed neural network model compared with the regression model has higher prediction accuracy in predicting future cash flows. This study shows that the classification of assets and liabilities provides useful information from future operating cash flows.
Keywords:
Authors
Bahman Talebi
Islamic Azad university
Rasoul Abdi
Islamic Azad university
Zohreh Hajiha
Islamic Azad University
Nader Rezaei
Islamic Azad university
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :