مقایسه کارایی تکنیک های تجزیه و تحلیل درونی و مقایسه ای داده در الگوریتم ژنتیک غیرخطی جهت پیش بینی سودآوری شرکت ها

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

 مقایسه کارایی تکنیک های تجزیه و تحلیل درونی و مقایسه ای داده در الگوریتم ژنتیک غیرخطی جهت پیش بینی سودآوری شرکت ها دارای ۲۰ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقایسه کارایی تکنیک های تجزیه و تحلیل درونی و مقایسه ای داده در الگوریتم ژنتیک غیرخطی جهت پیش بینی سودآوری شرکت ها  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 کارایی تکنیک های تجزیه و تحلیل درونی و مقایسه ای داده در الگوریتم ژنتیک غیرخطی جهت پیش بینی سودآوری شرکت ها،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقایسه کارایی تکنیک های تجزیه و تحلیل درونی و مقایسه ای داده در الگوریتم ژنتیک غیرخطی جهت پیش بینی سودآوری شرکت ها :

نام کنفرانس، همایش یا نشریه : پژوهش های حسابداری مالی و حسابرسی (پژوهشنامه حسابداری مالی و حسابرسی)

تعداد صفحات :۲۰

هر چند دانسته ها در مورد روش تصمیم گیری استفاده کنندگان از صورت های مالی اندک است. اما به طور قطع می توان گفت بخشی از تصمیم گیری، به پیش بینی توانایی سودآوری آینده شرکت ها مربوط می شود. همچنین سودآوری به عنوان مبنایی برای ارزیابی کارایی مدیران شرکت ها مورد استفاده قرار می گیرد. این پژوهش، باهدف معرفی الگوریتم مناسب جهت پیش بینی سودآوری به تصمیم گیرندگان، با استفاده از ۲۳ نسبت مالی برتر، به عنوان متغیر مستقل، به مقایسه توانمندی تکنیک های تجزیه و تحلیل درونی و مقایسه ای داده در الگوریتم ژنتیک غیرخطی در پیش بینی سودآوری آینده شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران طی سال های ۱۳۷۱ تا ۱۳۹۱ پرداخته که طبق نتایج به دست آمده، نتایج نشان می دهد مدل الگوریتم ژنتیک غیرخطی مبتنی بر تجزیه و تحلیل درونی داده ها با دقت ۹۰.۰۴% دارای توانمندی بیشتری در پیش بینی سودآوری نسبت به مدل الگوریتم ژنتیک غیرخطی مبتنی بر تجزیه و تحلیل مقایسه ای داده ها با دقت %۷۲.۸۵ می باشد.

کلید واژه: پیش بینی سودآوری، الگوریتم ژنتیک غیرخطی، تجزیه و تحلیل درونی داده ها، تجزیه و تحلیل مقایسه ای داده ها