آرشیو

آرشیو شماره‌ها:
۴۹

چکیده

امروزه کسب و کارها برای بقا ، به مدیریت صحیح منابع و مصارف خود نیازمندند، در عرصه رقابتی انعطاف پذیری شرکت ها به شدت کاهش یافته و این عامل موجب شده که آنها در شرایط اقتصادی مختلف توانایی عکس العمل صحیح و مناسب را نداشته و با خطر ورشکستگی روبرو شوند. پیش بینی ورشکستگی شرکت ها از موضوعات مهمی است که به موفقیت و تداوم شرکتها کمک شایانی می کند.هدف این پژوهش طراحی و تبیین الگوی پیش بینی ورشکستگی شرکت ها با استفاده از مدل یادگیری عمیق بهینه شده با الگوریتم فراابتکاری نهنگ می باشد.مدل یاد شده روی داده های 328 نمونه از شرکتهای بورسی شامل 246 شرکت سالم و 82 شرکت ورشکسته در بازه زمانی 1395تا1400پیاده سازی شده است . نسبت های مالی، متغیر های مستقل این پژوهش می باشند که با استفاده از الگوریتم فرااکتشافی نهنگ بهینه شده و به عنوان یکی از مدل های هوش مصنوعی استخراج شده است .نتایج نشان داد ،نسبتهای سودعملیاتی به جمع دارایی ها ، وجه نقد به فروش خالص، وجه نقد به جمع دارایی ها، وجه نقد به بدهی جاری، بدهی جاری به جمع دارایی ها مؤثرترین متغیره ا در تعیین ورشکستگی بوده اند و در تمامی معیارهای ارزیابی مدل های طبقه بندی ، تابع برازش و ناحیه تحت منحنی ROC الگوریتم نهنگ در مقایسه با الگوریتم ازدحام ذرات کارایی بهتری را ارائه کرد.

Designing and Explaining the Bankruptc Forecasting Model of Companies Using Deep Learning Model Optimized with Whale Meta-Heuristic Algorithm.

Today, businesses need to properly manage their resources and expenses in order to survive, in the competitive arena, the flexibility of companies has decreased drastically and this factor has caused them to not have the ability to react correctly and appropriately in different economic conditions and with the risk of bankruptcy. to face Predicting the bankruptcy of companies is one of the important topics that contribute to the success and continuity of companies. The purpose of this research is to design and explain the model of predicting the bankruptcy of companies using a deep learning model optimized with the whale meta-heuristic algorithm. It has been implemented on the data of 328 examples of listed companies including 246 healthy companies and 82 bankrupt companies in the period of 2016-2021. The financial ratios are the independent variables of this research, which were optimized using the whale meta-heuristic algorithm and extracted as one of the artificial intelligence models. The results showed that the ratios of operating profit to total assets, cash to net sales, Cash to total assets, cash to current liabilities, current liabilities to total assets have been the most effective variables in determining bankruptcy and in all evaluation criteria of classification models, fit function and area under the ROC curve of the whale algorithm compared to the swarm algorithm. The particles provided better performance.

تبلیغات