مدل تصمیم

کیفیت حسابرسی برای استفاده کنندگان اطلاعات حسابداری جهت ارزیابی عملکرد، پیش بینی سودآوری و تعیین ارزش واقعی شرکت اهمیت دارد. با این بیان، هدف اصلی پژوهش حاضر ارائه الگوی کیفیت حسابرسی(عوامل ورودی، فرایند، خروجی و زمینه ای) جهت استفاده در تصمیمات سرمایه گذاران و فعالان بازارهای مالی است. برای دسترسی به هدف پژوهش انواع مدل های آماری و یادگیری ماشین در دستیابی به الگویی بهینه در پیش بینی مدل تصمیم سرمایه گذاری استفاده شده است. به منظور ارزیابی عملکرد مدل های یادگیری ماشین از دو معیار دقت پیش بینی مدل و ناحیه سطح زیر منحنی استفاده شده است. در نهایت به منظور انتخاب مدلی که بهترین عملکرد را برای پیش بینی مدل تصمیم سرمایه گذاری دارد، از منحنی مشخصه عملکرد سیستم استفاده شده است. نتایج پژوهش نشان داد پس از محاسبه متوسط دقت پیش بینی، مدل های قوانین استنتاجی، K نزدیک ترین همسایه و ماشین بردار پشتیبان تکاملی به ترتیب دارای بالاترین دقت پیش بینی 29/84 درصد 74/78 درصد و 01/77 درصد در بین مدل های یادگیری ماشین هستند. همچنین براساس نتایج منحنی مشخصه عملکرد سیستم مدل قوانین استنتاجی با دقت پیش بینی 29/84 درصد در پیش بینی مدل تصمیم سرمایه گذاری بهترین عملکرد را دارد و به عنوان مدل بهینه انتخاب شد. یکی از راه های کمک به تحلیلگران سرمایه گذاری و فعالان بازارهای مالی، ارائه الگوهای پیش بینی درباره دورنمای اطلاعات شرکت است. هرچه پیش بینی ها به واقعیت نزدیک تر باشد، مبنای تصمیم های صحیح تری قرار خواهند گرفت. کیفیت بالای حسابرسی می تواند به تحکیم گزارشگری مالی شفاف و افزایش دقت در ارزیابی وضعیت مالی شرکت ها منجر شود که به نوبه خود، بر کیفیت تصمیم گیری های مالی سرمایه گذاران و افزایش کارآیی بازارهای مالی تأثیر می گذارد. روش های آماری و داده کاوی می توانند تا حد زیادی یک سیستم پشتیبانی برای تصمیم گیری سرمایه گذاران ارائه دهد. از این رو در این پژوهش انواع مختلف مدل های آماری و یادگیری ماشین توسعه داده شد. نتایج پژوهش می تواند درک بهتری از چگونگی تاثیر کیفیت حسابرسی از منظر عوامل ورودی، فرایند، خروجی و زمینه ای بر مدل تصمیم مطابق با دیدگاه محتوای اطلاعاتی و نظریه سودمندی تصمیم برای تصمیم گیری به استفاده کنندگان اطلاعات حسابداری ارائه نماید.