ارزیابی تاثیر محتوای اطلاعات حسابداری تورمی در مقایسه با اطلاعات تاریخی در طراحی مدل های پیش بینی ورشکستگی مبتنی بر رویکردهای سنتی و فراابتکاری

Publish Year: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 159

This Paper With 26 Page And PDF Format Ready To Download

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

JR_FAAR-15-59_003

تاریخ نمایه سازی: 19 شهریور 1402

Abstract:

چکیدهپیش بینی ورشکستگی بنگاه های اقتصادی یکی از شاخه های رشته مالی است که در تحقیقات اخیر بیشتر مورد توجه قرار گرفته است به گونه ای که الگوهای ورشکستگی توسعه یافته است. در عمده پژوهش های صورت گرفته در حوزه پیش بینی عملکرد مالی شرکت ها و به طور خاص، ورشکستگی، تنها به پیش بینی و یا مقایسه توان پیش بینی مدل ها با استفاده از اطلاعات تاریخی صورت های مالی پرداخته شده است. از آنجا که در ایران بیشتر از اطلاعات تاریخی حسابداری استفاده شده است هدف اصلی این پژوهش لحاظ نمودن آثار تورم بر روی متغیرهای ورودی در طراحی مدل پیش بینی ورشکستگی می باشد. لذا متغیرها در دو گروه نسبت های مالی تعدیل شده و تاریخی، در طراحی دو مدل متفاوت دسته بندی شدند، سپس با استفاده از الگوریتم لارس نسبت های گویاتر تمایز بین شرکت های ورشکسته و غیرورشکسته، انتخاب گردیدند و در نهایت با به کارگیری آزمون رگرسیون لاجیت و الگوریتم های ماشین بردار پشتیبان و نیو بیزین مدل نهایی پیش بینی کننده ورشکستگی شکل گرفت. بدین منظور داده های۵۰ شرکت پذیرفته شده در بورس تهران براساس ماده ۱۴۱ قانون تجارت برای حداقل یکسال ورشکستگی را تجربه کرده بودند، به کار گرفته شد. نتایج این پژوهش اثبات نمود که نسبت های مالی تعدیل شده بر مبنای شاخص قیمت ها پیش بینی کننده مناسب تری برای ورشکستگی شرکت ها می باشند همچنین، مدل طراحی شده توسط الگوریتم ماشین بردار پشتیبان با دقت ۴/۹۹% و برازش بالاتر نسبت به مدل های دیگر، پیش بینی کننده مناسبی برای ورشکستگی شرکت ها می باشد.

Keywords:

واژه های کلیدی: الگوریتم LARS , الگوریتم SVM , شاخص عمومی قیمت ها , نسبت مالی , ورشکستگی

Authors

نعیمه جبلی

گروه حسابداری، واحد بابل، دانشگاه آزاد اسلامی، بابل، ایران

ایمان داداشی

گروه حسابداری دانشگاه قم،قم،ایران

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 :