مقایسه مدل شبکه های عصبی مصنوعی با روش های رگرسیون لجستیک و تحلیل ممیزی در پیش بینی ورشکستگی شرکت ها

یکی از مهم ترین موضوع های مطرح شده در زمینه مدیریت مالی، این است که سرمایه گذاران فرصت های مطلوب سرمایه گذاری را از فرصت های نامطلوب تشخیص دهند و منابعشان را در فرصت های مناسب سرمایه گذاری کنند. از مهمترین روش هایی که می توان با استفاده از آن به بهره گیری مناسب از فرصت های سرمایه گذاری و همچنین جلوگیری از به هدر رفتن منابع کمک کرد، پیش بینی ورشکستگی شرکت ها است. برای این منظور مدل های مختلفی وجود دارد. در این پژوهش جهت پیش بینی ورشکستگی از مدل شبکه های عصبی به همراه مقایسه آن با دو روش آماری رگرسیون لجستیک و تحلیل ممیزی استفاده شده است. در این مقاله علاوه بر معرفی مدل های شبکه های عصبی، یک مدل شبکه عصبی برای پیش بینی ورشکستگی شرکت های تولیدی طراحی شده است که برای استان کرمان مورد استفاده قرار گرفته است. اطلاعات استفاده شده مربوط به دوره زمانی ۱۳۸۶-۱۳۷۴ می باشد. نتایج پژوهش نشان می دهد که مدل ANN از دو روش آماری دیگر دقت بالاتری در پیش بینی دارد. همچنین مدل ANN نشان داد که هیچ کدام از این شرکت های تولیدی در سال بعد از دوره مورد بررسی، ورشکسته نخواهند شد.

مقایسه مدل شبکه های عصبی مصنوعی با روش های رگرسیون لجستیک و تحلیل ممیزی در پیش بینی ورشکستگی شرکت ها Keywords:

Bankruptcy Prediction , artificial neural network , Logestic Regression , discriminant analysis , پیش بینی ورشکستگی , شبکه عصبی مصنوعی , رگرسیون لجستیک , تحلیل ممیزی