الگوریتم ژنتیک خطی

امروزه پیشرفت سریع فن آوری و تغییرات محیطی وسیع، منجر به رقابت روزافزون شده و دستیابی به سود را محدود و احتمال دچار شدن به بحران مالی را افزایش داده است. هدف این تحقیق بررسی قدرت پیش بینی بحران مالی توسط تکنیک های مختلف هوش مصنوعی(الگوریتم ژنتیک خطی و غیر خطی و شبکه عصبی) است. بر اساس اطلاعات و آمارهای در دسترس شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران در طی دوره 1389-1376، از بین شرکت های مشمول ماده 141 قانون تجارت، 72 شرکت و از بین بقیه شرکت ها نیز 72 شرکت انتخاب شد. نتایج آزمون مک نمار برای تکنیک های الگوریتم ژنتیک غیرخطی و شبکه عصبی نشان می دهد که تفاوت معنی داری بین نتایج الگوریتم ژنتیک خطی و غیرخطی با شبکه عصبی وجود ندارد. اگر چه دقت پیش بینی الگوریتم ژنتیک غیرخطی(90 درصد) و الگوریتم ژنتیک خطی(80 درصد) بیشتر از شبکه عصبی(70 درصد) است ولی این تفاوت از لحاظ آماری معنی دار نیست.