خوشه بندی و پیش بینی سودآوری شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران با رویکرد درخت تصمیم C5

سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 350

فایل این مقاله در 23 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_QJMA-15-59_006

تاریخ نمایه سازی: 16 تیر 1398

چکیده مقاله:

امروزه سرمایه گذاران با توجه به فضای رقابتی حاکم باید محتاط تر از قبل تصمیم بگیرند. به این منظور آنها می توانند از بانک های اطلاعاتی بورس اوراق بهادار استفاده کنند. اما این اطلاعات به تنهایی مثمر ثمر نیست، بنابراین لازم است با استفاده از فنون داده کاوی تجزیه، تحلیل و تفسیرداده ها انجام شود تا اطلاعات قابل اتکاتری در اختیار استفاده کنندگان قرار گیرد. هدف این پژوهش خوشه بندی و پیش بینی سودآوری شرکت ها و تعیین عوامل موثر بر سودآوری شرکت های عضو بورس اوراق بهادار تهران است. جهت این کار، 888 شرکت-سال در محدوده زمانی 1395-1387 انتخاب شدند. پس از پیش پردازش اولیه داده ها، با نرم افزارهای متلب و Clementine و با استفاده از معیار SSE و روش K-Means شرکت ها به 3 خوشه تبدیل شدند و نتایج این خوشه بندی ها بوسیله معیار سنجش کیفیت، مورد سنجش قرار گرفت. در ادامه با استفاده از درخت تصمیم C5 خوشه ها تحلیل و متغیرهای تاثیرگذار بر سودآوری، شناسایی شد. از32 متغیر تحلیل شده تنها 8 متغیر شامل: سودخالص به کل دارایی ، فروش به کل دارایی، سودخالص به حقوق صاحبان سهام، سود عملیاتی به فروش خالص، سود و زیان انباشته به حقوق صاحبان سهام، سودخالص به فروش خالص، کل بدهی ها بهکل دارایی ها و دارایی های جاری به کل دارایی ها بر سودآوری شرکت ها تاثیر می گذارند. در نهایت با درنظرگرفتن این متغیرها، پیش بینی سودآوری شرکت ها طبق هرخوشه انجام شد که دقت پیش بینی خوشه ها به ترتیب 34/86 درصد، 15/88 درصد و 68/81 درصد است.

نویسندگان

محمدرضا مهربان پور

استادیار حسابداری دانشگاه تهران

ملیحه حبیب زاده

کارشناس ارشد حسابداری، مدرس دانشگاه قم

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 :
  • آشتاب، علی، رضازاده، جواد. (1389) رابطه دقت پیش بینی سود ...
  • اعتمادی، حسین. آذر، عادل. بقائی، وحید. (1391) به کارگیری شبکه ...
  • افسر، امیر. مهجوب، رحمت. مینایی، بهروز. (1393). خوشه بندی اعتباری ...
  • A Novel Wavelet-Denoising Regression Method by Independent Component Analysis (WICR) [مقاله کنفرانسی]
  • بقائی، وحید. (1389). به کارگیری شبکه های عصبی برای پیش ...
  • بهرام فر، نقی. ساعی، محمدجواد. (1385). ارائه مدل برای پیش ...
  • جنت رستمی، م. (1378). بررسی نقش و قابلیت سود و ...
  • حسینی نسب، حجت. خدامی پور، احمد. حیاتی، حسین. (1394). بررسی ...
  • حقیقت، حمید. بختیاری، مسعود. بهشتی پور، محمدتقی. (1390). رتبه بندی ...
  • محتوای اطلاعاتی پیش بینی سود شرکتها [مقاله ژورنالی]
  • دهقان، ندا. زارع، آرزو. هادی زاده، محسن. پیوندی، پدرام. (1392). ...
  • رحمانی، علی. حیاتی، نهاله. (1395). تاثیردقت برآوردی پیش بینی سود ...
  • فرج زاده دهکردی، حسن. (1386). کاربرد الگوریتم ژنتیک در مدل ...
  • کردستانی،غلامرضا. آشتاب، علی. (1389). بررسی رابطه بین خطای پیش بینی ...
  • مدرس، احمد. عباس زاده، محمدرضا. (1387). بررسی تحلیلی توانایی پیش ...
  • مطیعیان، حمید. نعیمی، احمد. (1392). بهینه سازی مسیر ترافیک برای ...
  • مهرانی، ساسان. مهرانی، کاوه. کرمی، غلامرضا. (1383). استفاده از اطلاعات ...
  • عوامل موثر بر سودآوری بانک ها [مقاله ژورنالی]
  • نمازی، محمد. شمس الدینی، کاظم. (1387). بررسی سازه های موثر ...
  • Abraham, A. and Grosan, C. (2006) Swarm intelligence in data ...
  • Acqaah, M., Chi, T. (2007). A Longitudinal Analysis of the ...
  • Alpaydin, E. (2004) introduction to machine learning , MIT press. ...
  • Ashari, N., H. Chye Koh , S. L. Tan and ...
  • Basu, S., (1983), The Relationship Between Earning Yield, Market Value, ...
  • Bernstein L. (1993). Financial Statement Analysis. 5thed. Homewood, IL: Irwin ...
  • Berry, M. J., Gordon, L. (2004). Data Mining Techniques for ...
  • Beynon, M., Clatworthy, M. and Jones, M. (2004). The prediction ...
  • Charitou, A.,  Clubb, C. (1999). Earnings, cash flows and security ...
  • Cho, S.,  Kim, J.,  Bae,  J. K. (2009). An integrative ...
  • Choi, J. H., Kalay, A., & Sadka, G. (2016). Earnings ...
  • Finger, A. C., (1994), The Ability of Earning to Predict ...
  • Garrod, N., Rees, W. (1999). Forecasting Earnings Growth Using Fundamentals ...
  • Graham, B., Dodd, D. and Cottle, L. (1962). Security Analysis, ...
  • Gunn sr. (1998). support vector machines for classification and regression. ...
  • hong, W. (2007). A recurrent support vector regression model in ...
  • Hong, Y. S. ( 2007). Capital growth , financing source ...
  • Lam, D.,  Barber, K. (2004). Verifying and Explaining Agent Behavior ...
  • Lev, B. (1993). Fundamental Information Analysis, Journal of Accounting Research, ...
  • Machova, F., Barcak, P. (2006). A Bagging Method using Decision ...
  • Muramiya, K. & Takada, T. (2017). A Research Note: Quality ...
  • Sharma, P. (2009). Advanced Application of Data Warehousing Using 3-tier ...
  • Sloan, R. (1996). Do stock Prices Fully Reflect Information in ...
  • Vapnik, s. (1982). estimation of dependences based on empirical data. ...
  • Yang, Jing, (2010), Causes and Solutions of Information Asymmetry in ...
  • Ying Chan, C., Chun Lo, H. & Jing Yang, M. ...
  • نمایش کامل مراجع