امتیاز دهی

استفاده از نسبت های مالی برای پیش بینی درماندگی مالی یا ورشکستگی شرکت ها، همیشه مورد توجه دانشگاهیان و بنگاه های اقتصادی، بویژه بانک ها و سایر نهادهای مالی بوده است. پیش بینی به موقع می تواند تصمیم گیران را در یافتن راه حل و پیشگیری از درماندگی مالی، یاری نماید. همچنین، این مدل ها کاربرد بسیار زیادی در رتبه بندی اعتباری و نحوه توزیع تسهیلات بانکی دارد. همواره سعی شده است تا دقت پیش بینی این مدل ها با استفاده از روش های پیشرفته تر بهبود یابد. در این پژوهش که هدف اصلی آن بررسی کارایی استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM) در پیش بینی درماندگی مالی شرکت ها بوده است، نتایج مدل SVM در مقایسه با مدل آماری رگرسیون لجستیک (LR) بررسی شده است. یافته های تحقیق حاکی از آن است که در پیش بینی درماندگی مالی شرکت ها، مدل SVM نسبت به مدل LR بطور معناداری، از دقت کلی بیشتری برخوردار است. بررسی های انجام شده نشان می دهد که مدل SVM نسبت به مدل LR، نه تنها از دقت کلی بهتری برخوردار است، بلکه توانایی بالاتری نیز در تعمیم پذیری دارد.