علیرضا بحیرایی

In this study we provide insurance companies with a tool to classify the risk level and predict the possibility of future claims. The support vector machine (SVM) and genetic programming (GP) are two approaches used for the analysis. Basically, in Iran insurance industry there is no systematic strategy to evaluate the car body insurance policy. Companies refer mainly to the world experience and employ it to rate the premium. An insurance claim dataset provided by an Iranian insurance company with a sample size of 37904 is considered for programming and analysis. According to the structure of the dataset, a supervised learning algorithm was used to describe the underlying relationships between variables.

بانک ها به عنوان بخش اصلی نظام مالی نقش کلیدی را در تأمین مالی بخش های مختلف اقتصادی بر عهده دارند. یکی از مهم ترین موضوع های مطرح شده در زمینه ی مدیریت مالی و بازار یابی مالی، این است که سرمایه گذاران فرصت های مناسب سرمایه گذاری را از فرصت های نامطلوب تشخیص دهندو مدیران مدیریت مالی موثر و کارآمد در تامین منابع مالی داشته باشند. یکی از راه های کمک به سرمایه گذاران، ارائه ی الگوهای پیش بینی ورشکستگی شرکت ها است. تا به امروز تکنیک های مختلفی برای طراحی مدل های پیش بینی ورشکستگی شرکت ها مورد استفاده قرار گرفته است. از آنجا که مطالعات اخیر در زمینه ی پیش بینی ورشکستگی ، بر ایجاد و به کارگیری هوش مصنوعی و روش های یادگیری ماشینی متمرکز شده است، لذا در پژوهش حاضر به منظور پیش بینی ورشکستگی شرکت ها از شبکه های عصبی-فازی(ANFIS)و شبکه های عصبی مصنوعی(ANN) و رگرسیون لجیت(LR) به عنوان مدل مقایسه ای وبرای پیاده سازی مدل ها، از نرم افزار متلب نسخه 2015 استفاده شده است. نمونه ی تحت بررسی شامل 71 شرکت ورشکسته و 74 شرکت سالم می باشد که طی یک دوره 5 ساله از سال 1389 الی1394از بورس اوراق بهادر تهران انتخاب شده اند. یافته های تحقیق حاکی از آن است که در پیش بینی ورشکستگی شرکت ها، مدل مبتنی بر شبکه های عصبی مصنوعی(ANN) نسبت به مدل مبتنی بر شبکه های عصبی-فازی(ANFIS) و رگرسیون لجیت(LR) از دقت کلی بیشتری برخوردار است.