مقایسه دقت پیش بینی سطح افشا با استفاده از الگوریتم های کلونی مورچه ها و تکامل تفاضلی در شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادر
سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 473
فایل این مقاله در 28 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JEMRA-7-4_008
تاریخ نمایه سازی: 26 خرداد 1398
چکیده مقاله:
توجه ویژه به نیازهای اطاعاتی استفاده کنندگان صورت های مالی، یکی از رسالت های اصلی گزارشگری می باشد و در این راستا افشای مناسب و کامل اطلاعات نقش اساسی را دارد. هدف این تحقیق بررسی این موضوع است که آیا می توان کیفیت افشای شرکتی را بر اساس مدل های مبتنی بر یادگیری ماشین کشف کرد. در این تحقیق امتیازبندی سطح افشای شرکت های بورس ایران توسط سازمان بورس و اوراق بهادار به عنوان نماینده سطح افشای شرکتی در نظر گرفته شده و برای پیش بینی از مدل الگوریتم های کلونی مورچگان و تکامل تفاضلی استفاده شده است. برای این منظور 171 شرکت عضو بورس اوراق بهادار تهران طی دوره زمانی 1389-1393 مورد مطالعه قرار گرفتند. در این تحقیق با استفاده از نرم افزار متلب اقدام به پیش بینی کیفیت افشای شرکتی شده است. نتایج برازش الگوریتم های کلونی مورچگان و تکامل تفاضلی نشان می دهد که این دو الگوریتم با دقت بالای 95 درصد توانایی پیش بینی مدیریت سود را دارند. در واقع نتایج مبین آن است که مدل کلونی مورچه ها توانایی بیشتری (خطای 3. 316 درصد) در پیش بینی مدیریت سود نسبت به مدل تکامل تفاضلی (خطای 4. 139 درصد) دارد.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
رویا دارابی
عضو هیئت علمی گروه حسابداری ، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران جنوب، تهران ، ایران
امیررضا نعمت الهی
معاون توسعه مدیریت و منابع
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :