ارزیابی شکنندگی مالی بانک ها با بکارگیری روش شبکه عصبی
حوزه‌های تخصصی:
پیش بینی تداوم فعالیت یک بانک در دوره های آتی، یکی از عناصر مهم در تصمیم گیری ناظران بانکی بوده و در این میان، انتخاب متغیر پیش بینی کننده و روش مناسب، به عنوان یکی از مسائل چالش برانگیز در ادبیات پیش بینی شکنندگی مالی مطرح بوده است. یکی از پیشرفته ترین مدل های پیش بینی کننده شکنندگی مالی، مدل شبکه عصبی است. در نمونه مورد بررسی در این مقاله، ابتدا با بهره گیری از ادبیات نظری و تجربی، شاخص شکنندگی مالی متناسب با ساختار شبکه بانکی کشور تعریف شده و سپس با به کارگیری آزمون t معنی داری نسبت های مالی مورد نظر و بر اساس آماره لوین میانگین دو نمونه در سطح اطمینان 95 درصد، مورد آزمون قرار گرفته و سپس با انتخاب نسبت های مالی معنی دار که قدرت توضیح دهی در مدل داشته باشند، مدل شبکه عصبی طراحی گردید. برای آزمون دقت و صحت مدل از جدول طبقه بندی و منحنی ROC استفاده شد. نتایج بررسی بیانگر قدرت پیش بینی 96 درصدی مدل طراحی شده است. همچنین بر اساس یافته های این مقاله، ریسک اعتباری و ریسک نقدینگی، از مهمترین عوامل توضیح دهنده شکنندگی مالی هستند.