برآورد الگوی پیش بینی درماندگی مالی مبتنی بر تلفیق الگوریتم بردار ماشین و الگوی حداقل مربعات

نویسندگان

    غلامحسن تقی زاد دانشجوی دکتری، گروه حسابداری، واحد کاشان، دانشگاه آزاد اسلامی، کاشان، ایران.
    حسین پناهیان * استاد تمام، گروه حسابداری، واحد کاشان، دانشگاه آزاد اسلامی، کاشان، ایران. h.panahian@iaukashan.ac.ir
    حسن قدرتی استادیار، گروه حسابداری، واحد کاشان، دانشگاه آزاد اسلامی، کاشان، ایران.
https://doi.org/10.61838/dmbaj.173

کلمات کلیدی:

الگو, تکنیک‌های یادگیری ماشینی, غیرخطی بودن, همبستگی‌های پیچیده, ورشکستگی

چکیده

هدف: هدف از این پژوهش، ارائه یک مدل ترکیبی مبتنی بر حداقل مربعات جزئی (PLS) و ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای پیش‌بینی درماندگی مالی شرکت‌ها و بهبود دقت و پایداری فرآیند پیش‌بینی است. روش‌شناسی: این پژوهش از یک مجموعه داده شامل 120 شرکت، متشکل از 56 شرکت ورشکسته و 64 شرکت غیرورشکسته، در بازه زمانی دو ساله استفاده کرده است. ابتدا داده‌های مالی مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفتند و ویژگی‌های مهم با استفاده از روش حداقل مربعات جزئی (PLS) استخراج شدند. سپس از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM) با استفاده از روش جستجوی شبکه‌ای و اعتبارسنجی متقاطع 5 بخشی برای تنظیم بهینه پارامترهای مدل استفاده شد. عملکرد مدل پیشنهادی با روش‌های سنتی مانند رگرسیون لجستیک و شبکه‌های عصبی مصنوعی مقایسه گردید. یافته‌ها: نتایج تجربی نشان دادند که مدل ترکیبی PLS-SVM با نرخ دقت 87 درصد در مجموعه آزمایشی، عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های سنتی و سایر تکنیک‌های یادگیری ماشین دارد. همچنین، این مدل توانست مرتبط‌ترین شاخص‌های مالی را برای پیش‌بینی درماندگی مالی شناسایی کرده و تأثیر هر یک از متغیرها را در فرآیند پیش‌بینی مشخص نماید. نتیجه‌گیری: مدل پیشنهادی به دلیل دقت بالا، تفسیرپذیری مناسب، و پایداری قابل توجه، می‌تواند به عنوان یک ابزار مؤثر برای مؤسسات مالی در فرآیندهای مدیریت ریسک، تأیید اعتبار، و برنامه‌ریزی مالی به کار رود. این پژوهش نشان می‌دهد که ترکیب روش‌های یادگیری ماشین می‌تواند به بهبود قابلیت‌های پیش‌بینی مالی کمک کند.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Akour, M., Alenezi, M., & Alsghaier, H. (2022). Software Refactoring Prediction Using SVM and Optimization Algorithms. Processes, 10(8), 1611. https://doi.org/10.3390/pr10081611

Altman, E. I., Marco, G., & Varetto, F. (1994). Corporate distress diagnosis comparisons using linear discriminant analysis and neural networks. Journal of Banking and Finance, 18(3), 505-529. https://doi.org/10.1016/0378-4266(94)90007-8

Arun, C., & Lakshmi, C. (2022). Genetic algorithm-based oversampling approach to prune the class imbalance issue in software defect prediction. Soft Computing, 26(23), 12915-12931. https://doi.org/10.1007/s00500-021-06112-6

Barniv, R., Agarwal, A., & Leach, R. (1997). Predicting the outcome following bankruptcy filing: A three-state classification using neural networks. International Journal of Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management, 6(3), 177-194. https://doi.org/10.1002/(SICI)1099-1174(199709)6:3<177::AID-ISAF134>3.0.CO;2-D

Cho, S., Kim, J., & Bae, J. K. (2009). An integrative model with subject weight based on neural network learning for bankruptcy prediction. Expert Systems with Applications, 36(1), 403-410. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2007.09.060

Coates, P., & Fant, L. (1993). Recognizing financial distress patterns using a neural network tool. Financial management, 22(3), 142-155. https://doi.org/10.2307/3665934

Cristianini, N., & Shawe-Taylor, J. (2000). An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-Based Learning Methods. Cambridge University Press.

Curram, S. P., & Mingers, J. (1994). Neural networks, decision tree induction and discriminant analysis: An empirical comparison. Journal of Operational Research Society, 45(4), 440-450. https://doi.org/10.1057/jors.1994.62

Davis, R. H., Edelman, D. B., & Gammerman, A. J. (1992). Machine learning algorithms for credit-card applications. IMA Journal of Mathematics Applied in Business and Industry, 4, 43-51. https://doi.org/10.1093/imaman/4.1.43

Dedene, G. (2002). A comparison of state-of-the-art classification techniques for expert automobile insurance claim fraud detection. The Journal of Risk and Insurance, 69(3), 373-421. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/1539-6975.00023

Desai, V. S., Conway, J. N., & Overstreet, G. A. (1997). Credit scoring models in the credit union environment using neural networks and genetic algorithms. IMA Journal of Mathematics Applied in Business and Industry, 8, 324-346. https://doi.org/10.1093/imaman/8.4.323

Elmer, P. J., & Borowski, D. M. (1988). An expert system approach to financial analysis: The case of S&L bankruptcy. Financial management, 17(3), 66-76. https://doi.org/10.2307/3666073

Emel, A. B., Oral, M., Reisman, A., & Yolalan, R. (2003). A credit scoring approach for the Commercial Banking Sector. Socio-Economic Planning Sciences, 37, 103-123. https://doi.org/10.1016/S0038-0121(02)00044-7

Fan, A., & Palaniswami, M. (2000). Selecting bankruptcy predictors using a support vector machine approach. Proceedings of the international joint conference on neural networks,

Fanning, K., & Cogger, K. (1994). A comparative analysis of artificial neural networks using financial distress prediction. International Journal of Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management, 3(3), 241-252. https://doi.org/10.1002/j.1099-1174.1994.tb00068.x

Fletcher, D., & Goss, E. (1993). Forecasting with neural networks and application using bankruptcy data. Information and Management, 24, 159-167. https://doi.org/10.1016/0378-7206(93)90064-Z

Goyal, S. (2022). Genetic evolution-based feature selection for software defect prediction using SVMs. Journal of Circuits, Systems and Computers, 31(11), 2250161. https://doi.org/10.1142/S0218126622501614

Hameed, S., Elsheikh, Y., & Azzeh, M. (2023). An optimized case-based software project effort estimation using genetic algorithm. Information and Software Technology, 153, 107088. https://doi.org/10.1016/j.infsof.2022.107088

Kollár, A. (2021). Betting Models Using AI: A Review on ANN, SVM, and Markov Chain. https://doi.org/10.31219/osf.io/mr2v3

Lee, K., Han, I., & Kwon, Y. (1996). Hybrid neural networks for bankruptcy predictions. Decision Support Systems, 18, 63-72. https://doi.org/10.1016/0167-9236(96)00018-8

Lee, T. S., Chiu, C. C., Lu, C. J., & Chen, I. F. (2002). Credit scoring using hybrid neural discriminant technique. Expert Systems with Applications, 23, 245-254. https://doi.org/10.1016/S0957-4174(02)00044-1

Lopez, J. A., & Saidenberg, M. R. (2000). Evaluating credit risk models. Journal of Banking and Finance, 24(1-2), 151-165. https://doi.org/10.1016/S0378-4266(99)00055-2

Lorber, A., Wangen, L., & Kowalski, B. (1987). A theoretical foundation for the PLS algorithm. Journal of Chemometrics, 1, 19-31. https://doi.org/10.1002/cem.1180010105

Malhotra, R., & Malhotra, D. K. (2002). Differentiating between good credits and bad credits using neuro-fuzzy systems. European Journal of Operational Research, 136(2), 190-211. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(01)00052-2

Markham, I. S., & Ragsdale, C. T. (1995). Combining neural networks and statistical predictions to solve the classification problem in discriminant analysis. Decision Sciences, 26(2), 229-242. https://doi.org/10.1111/j.1540-5915.1995.tb01427.x

Martin, D. (1997). Early warning of bank failure: A logit regression approach. Journal of Banking and Finance, 1, 249-276. https://doi.org/10.1016/0378-4266(77)90022-X

Min, J. H., & Jeong, C. (2009). A binary classification method for bankruptcy prediction. Expert Systems with Applications, 36, 5256-5263. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.06.073

Min, J. H., & Lee, Y.-C. (2005). Bankruptcy prediction using support vector machine with optimal choice of kernel function parameters. Expert Systems with Applications, 28(4), 603-614. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2004.12.008

Moody, J. E. (1992). The effective number of parameters: An analysis of generalization and regularization in nonlinear learning systems. NIPS,

Mumali, F. (2022). Artificial neural network-based decision support systems in manufactur ing processes: A systematic literature review. Computers and Industrial Engineering, 165, 107964. https://doi.org/10.1016/j.cie.2022.107964

Mumali, F., & Kałkowska, J. (2024). Intelligent support in manufacturing process selection based on artifi cial neural networks, fuzzy logic, and genetic algorithms: Current sta te and future perspectives. Computers and Industrial Engineering, 193, 110272. https://doi.org/10.1016/j.cie.2024.110272

Obaideen, K. (2024). Autonomous Unmanned Systems: Traversing the Bibliometric Terrain of Genetic Algorithm-Based Path Planning. 8. https://doi.org/10.1117/12.3013834

Pietruszkiewicz, W. (2004). Application of discrete predicting structures in an early warning expert system for financial distress Szczecin Technical University]. Szczecin. https://www.researchgate.net/publication/265382972

Psyridou, M., Koponen, T., Tolvanen, A., Aunola, K., Lerkkanen, M.-K., Poikkeus, A.-M., & Torppa, M. (2024). Early prediction of math difficulties with the use of a neural networks model. Journal of Educational Psychology, 116(2), 212-232. https://doi.org/10.1037/edu0000835

Reyaz, N., Ahamad, G., Khan, N. J., Naseem, M., & Ali, J. (2023). SVMCTI: Support Vector Machine-Based Cricket Talent Identification Model. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-2727187/v1

Rumbe, G., Hamasha, M., & Mashaqbeh, S. (2024). A comparison of Holts-Winter and Artificial Neural Network approach in forecasting: A case study for tent manufacturing industry. Results in Engineering, 21, 101899. https://doi.org/10.1016/j.rineng.2024.101899

Saeed, S., Baber, J., Bakhtyar, M., Ullah, I., Sheikh, N., Dad, I., & Sanjrani, A. A. (2018). Empirical evaluation of SVM for facial expression recognition. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 9(11). https://doi.org/10.14569/ijacsa.2018.091195

Santoso, M., Sutjiadi, R., & Lim, R. (2018). Indonesian Stock Prediction Using Support Vector Machine (SVM). Matec Web of Conferences, 164, 01031. https://doi.org/10.1051/matecconf/201816401031

Sarle, W. S. (1995). Stopped training and other remedies for overfitting. Proceedings of the twenty-seventh symposium on the interface of computing science and statistics,

Smith, M. (1993). Neural networks for statistical modeling. Van Nostrand Reinhold. https://archive.org/details/neuralnetworksfo0000smit

Soori, M., Arezoo, B., & Dastres, R. (2023). Artificial neural networks in supply chain management, a review. Journal of Economy and Technology, 1, 179-196. https://doi.org/10.1016/j.ject.2023.11.002

Srinivasan, V., & Kim, Y. H. (1988). Designing expert financial systems: A case study of corporate credit management. Financial management, 5, 32-43. https://doi.org/10.2307/3666070

Srinivasan, V., & Ruparel, B. (1990). CGX: An expert support system for credit granting. European Journal of Operational Research, 45, 293-308. https://doi.org/10.1016/0377-2217(90)90194-G

Vendittoli, V., Polini, W., Walter, M. S. J., & Geißelsöder, S. (2024). Introducing Artificial Neural Networks to predict the dimensional and micro-geometrical deviations of additively manufactured parts. Procedia CIRP, 129, 181-186. https://doi.org/10.1016/J.PROCIR.2024.10.032

Wang, S. (2024). SVM-based Support Vector Type Recognition Machine for Smart Things in Soccer Training Motion Recognition. Scalable Computing Practice and Experience, 25(4), 2519-2531. https://doi.org/10.12694/scpe.v25i4.2923

دانلود

چاپ شده

۱۴۰۱/۰۳/۳۱

شماره

نوع مقاله

مقالات

ارجاع به مقاله

تقی زاد غ.، پناهیان ح.، و قدرتی ح. (1401). برآورد الگوی پیش بینی درماندگی مالی مبتنی بر تلفیق الگوریتم بردار ماشین و الگوی حداقل مربعات. مدیریت پویا و تحلیل کسب و کار، 4(1)، 35-53. https://doi.org/10.61838/dmbaj.173

مقالات مشابه

91-100 از 266

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.