مقایسه توانایی مدل شبکه های عصبی مصنوعی و الگوریتم ژنتیک در پیش بینی ورشکستگی (مطالعه موردی: شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران)

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 مقایسه توانایی مدل شبکه های عصبی مصنوعی و الگوریتم ژنتیک در پیش بینی ورشکستگی (مطالعه موردی: شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران) دارای ۲۵ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقایسه توانایی مدل شبکه های عصبی مصنوعی و الگوریتم ژنتیک در پیش بینی ورشکستگی (مطالعه موردی: شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران)  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقایسه توانایی مدل شبکه های عصبی مصنوعی و الگوریتم ژنتیک در پیش بینی ورشکستگی (مطالعه موردی: شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران)،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقایسه توانایی مدل شبکه های عصبی مصنوعی و الگوریتم ژنتیک در پیش بینی ورشکستگی (مطالعه موردی: شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران) :

تعداد صفحات :۲۵

چکیده مقاله:

پیش بینی ورشکستگی مدت هاست که به عنوان یکی از مهمترین موضوعات مهم در حوزه مدیریت مالی و شناخت فرصت های مطلوب سرمایه گذاری از فرصت های نامطلوب و جلوگیری از به هدر رفتن منابع مطرح است. لذا در این پژوهش سعی شده است تا با بهره گیری از مدل شبکه های عصبی و الگوریتم ژنتیک به مقایسه نتایج حاصل از پیش بینی ورشکستگی مالی شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران پرداخته و همچنین از سوی دیگر با بکارگیری الگوریتم ژنتیک در توسعه تئوری ورشکستگی، راه های غلبه بر ضعف های روش های معمول پیش بینی ورشکستگی مورد بحث و بررسی قرار گیرد. نمونه مورد مطالعه در این پژوهش شامل ۷۰ جفت شرکت ورشکسته و غیر ورشکسته طی بازه زمانی ۱۳۹۰-۱۳۸۰ است. با بررسی های انجام شده بروی اطلاعات مستخرج از صورت های مالی شرکتهای مورد نظر در نهایت ۵ متغیر مالی بعنوان متغیرهای مستفل جهت استفاده در هر دو مدل شناسایی گردید. نتایج این پژوهش نشان داد که استفاده از الگوریتم ژنتیک در مقایسه با مدل شبکه های عصبی در پیش بینی ورشکستگی مالی بسیار موثر است بطوریکه این مدل توانست جهت پیش بینی صحیح ورشکستگی مالی شرکتها به ترتیب در دوسال قبل از سال مبنا، یکسال قبل از سال مبنا و سال مبنا به دقتی معادل ۹۶/۴۴ و ۹۷/۹۴ و ۹۵/۵۳ درصد دست یابد.