فهرست نشریات علمی دسترسی آزاد ایران

هدف این مقاله، پیش‌بینی درماندگی مالی قریب‌الوقوع شرکت‌های پذیرفته شده در فرابورس و بورس اوراق بهادار با استفاده از دامنه گسترده‌ای از ویژگی‌ها از جمله متغیرهای حسابداری تعهدی، حسابداری نقدی، بازار سهام، مکانیسم‌های حاکمیت شرکتی و شاخص‌های اقتصاد کلان است. نمونه نهایی شامل 421 شرکت و در نتیجه، 3670 شرکت-سال مشاهده است. سپس، داده آماده شده با استفاده از نسبت 70 به 30 به مجموعه داده آموزشی و آزمایشی تفکیک شد. در این پژوهش، تکینک‌های پیش‌ پردازش داده یادگیری ماشین نظیر استانداردسازی نمره Z، وان-هات انکدینگ، اعتبارسنجی متقابل K لایه طبقه‌ای، همراه با مهندسی ویژگی برای بهبود عملکرد طبقه‌بندی کننده بکار گرفته شدند. روش اعتبارسنجی متقابل 5 لایه طبقه‌ای با برای برآورد عملکرد پیش‌بینی مدل طی مرحله آموزش استفاده شد. طی مرحله آموزش، میزان‌سازی اَبرپارامتر مدل با استفاده از جستجوی شبکه‌ای انجام شد. افزون بر این، رویکرد فرایادگیری حساس به هزینه همراه با معیار مختص مسائل نامتوازن یعنی نمره F1 برای غلبه بر مسئله نامتوازنی افراطی کلاس‎ها استفاده شده است. بر اساس نتایج تجربی، مدل ماشین بردار پشتیبان به نمره F1، ضریب همبستگی متیوز، فراخوانی و دقتی به ترتیب برابر با 55%، 56%، 78% و 43% بر روی مجموعه آموزشی دست یافت. سرانجام، مدل پیشنهادی بر روی مجموعه آزمایشی کنار گذاشته شده آزمون شد که به نمره F1، ضریب همبستگی متیوز، فراخوانی و دقتی به ترتیب برابر با 50%، 50%، 68% و 40% بر روی مجموعه آزمایشی منجر شد.