شماره ركورد
24712
شماره راهنما
MAN2 1018
عنوان
فراتحليل مقايسه مدلهاي پيشبيني ورشكستگي و نقش متغيرهاي بازاري
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
رشته تحصيلي
مالي-مهندسي مالي و مديريت ريسك
دانشكده
علوم اداري و اقتصاد
تاريخ دفاع
23/8/14033
صفحه شمار
144 ص.
استاد راهنما
دكتر سعيد فتحي
كليدواژه فارسي
ورشكستگي، , يادگيري ماشين، , شبكه عصبي مصنوعي، , رگرسيون لجستيك، , فراتحليل
چكيده فارسي
در اين پژوهش هدف مقايسه فراتحليلي قدرت پيشبيني ورشكستگي مدلهايي بوده كه در مطالعات تجربي قبلي اجرا شده است؛ لذا سعي شده است دقت پيشبيني رويكرد شبكه عصبي با رگرسيون لجستيك، تحليل آماري، درخت تصميم و ... بر اساس ويژگيهاي مدلها، نظير شامل نوع كشور، نوع پنجره ارزيابي، روش انتخاب متغير، پايان دوره تخمين، فاصله داده تا ورشكستگي و رتبه اعتباري نشريه مورد قياس قرار گيرد. در اين پژوهش با رويكرد فراتحليل تناقض در مطالعات شناسايي و نتيجهگيري شده است كه : 1- از بين مدلهاي مختلف كدام يك ورشكستگي را بهتر پيشبيني ميكند؟ 2- بين افزايش تعداد متغير هاي بازاري با افزايش دقت در مدلهاي پيشبيني ورشكستگي چه رابطهاي وجود دارد؟
در اين پژوهش، رويكرد فراتحليل در هفت مرحله اجرا شده است: تعيين موضوع و جامعه آماري، جمعآوري مطالعات صورت گرفته، غربال مطالعاتي كه براي فراتحليل كاربردي است، جمع آوري اطلاعات مربوط به نتايج هر مطالعه و بررسي شرايط آن، تعيين اندازه اثر، محاسبه اندازه اثر مشترك، ارزيابي همگوني و ناهمگوني موجود در اندازههاي اثر . جامعهي آماري اين پژوهش، شامل كليه آزمون¬هاي تجربي انجام شده در مورد پيشبيني ورشكستگي بوده است كه در گزارشهاي علمي گذشته بين سالهاي1990 تا 2022 منتشر شده باشد. 30 مقاله مورد بررسي نهايي قرار گرفت و 573 اندازه اثر براي آزمون 2 فرضيه ، به كمك نرم افزار سياِماِي محاسبه و مورد استفاده قرار گرفت.
بر اساس نتايج اين پژوهش، بين دقت پيشبيني روشهاي شبكه عصبي، رگرسيون، تحليل آماري، درخت تصميم و ساير روش ها تفاوت معناداري وجود دارد؛ يعني ميتوان ادعا كرد كه شبكه عصبي نسبت به رگرسيون دقت پيشبيني بالاتري دارد و با توجه به نتايج، درخت تصميم بيشترين دقت پيشبيني را داشته است. از طرفي با افزايش تعداد متغيرهاي بازاري در مدلهاي پيشبيني ورشكستگي، دقت مدل افزايش يافته است؛ بنابراين به نظر ميرسد ويژگيهاي بازاري شركتها نسبت به ويژگيهاي حسابداري آنها بهتر ميتواند ورشكستگي را پيشبيني كند. شايد به اين دليل كه احتمالاً بازار و سرمايه گذاران بازار سرمايه به موقع و به شكل مناسبي ورشكستگي شركت را متوجه ميشوند و اين امر در رفتار بازار منعكس ميشود.
كليدواژه لاتين
Bankruptcy, . , Machine Learning, , Artificial Neural Network, , Logistic Regression, , Meta-Analysis
عنوان لاتين
The Meta-Analysis of the comparison of bankruptcy prediction models and the role of market variables
گروه آموزشي
مديريت
چكيده لاتين
In this study, the aim of the meta-analytic comparison of the bankruptcy prediction power of models that have been implemented in previous empirical studies was to compare the prediction accuracy of the neural network approach with logistic regression, statistical analysis, decision tree, etc. based on the characteristics of the models, such as including the type of country, the type of evaluation window, the variable selection method, the end of the estimation period, the data interval until bankruptcy, and the credit rating of the publication. In this study, using the meta-analytic approach, the contradiction in the studies was identified and concluded that: 1- Which of the different models predicts bankruptcy better? 2- What is the relationship between increasing the number of market variables and increasing the accuracy of bankruptcy prediction models?
In this study, the meta-analysis approach was implemented in seven stages: determining the subject and statistical population, collecting studies, screening studies that are applicable for meta-analysis, collecting information related to the results of each study and examining its conditions, determining the effect size, calculating the joint effect size, and assessing the homogeneity and heterogeneity in the effect sizes. The statistical population of this study included all experimental tests conducted on bankruptcy prediction that were published in past scientific reports between 1990 and 2022. 30 articles were finally reviewed and 573 effect sizes were calculated and used to test 2 hypotheses using CMA software.
According to the results of this study, there is a significant difference between the prediction accuracy of neural network methods, regression, statistical analysis, decision tree, and other methods; That is, it can be claimed that the neural network has a higher prediction accuracy than regression, and according to the results, the decision tree has the highest prediction accuracy. On the other hand, with the increase in the number of market variables in bankruptcy prediction models, the accuracy of the model has increased; therefore, it seems that the market characteristics of companies can predict bankruptcy better than their accounting characteristics. Perhaps because the market and capital market investors are likely to notice the bankruptcy of the company in a timely and appropriate manner, and this is reflected in the market behavior.
تعداد فصل ها
5
فهرست مطالب pdf
132524
نويسنده