کاربرد روش ترکیبی ماشین بردار پشتیبان و انتخاب ویژگی بهمنظور پیشبینی درماندگی مالی شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران
نویسندگان
1 استادیار مدیریت مالی، دانشکدۀ مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران
2 دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی مالی، دانشکدۀ مدیریت دانشگاه تهران، تهران،ایران
3 دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی مالی، دانشکدۀ مدیریت دانشگاه تهران،تهران، ایران
doi
10.22059/jfr.2015.52758چکیده
پیشبینی درماندگی مالی از مسائل مهمی است که همواره پژوهشگران، مؤسسههای اعتباری و بانکها به آن توجه کردهاند. تاکنون تحقیقات بسیاری در این زمینه صورت گرفته است، ولی استفاده از مدلهای ترکیبشدۀ انتخاب ویژگی و مدل طبقهبندیکننده، از مسائلی است که فقط در سالهای اخیر توجه پژوهشگران را به خود جلب کرده است. در این مقاله ماشین بردار پشتیبان با چهار تابع کرنل خطی، چندجملهای، شعاعی و سیگمویید بهعنوال مدل طبقهبندیکننده و ترکیب آن با روشهای انتخاب ویژگی فیلترکننده و پوششدهنده استفاده شده است. همچنین از الگوریتم ژنتیک که یکی از انواع روشهای پوششدهندۀ انتخاب ویژگی است و روشهای آنالیز اجزای اساسی، زنجیرۀ اطلاعات و رلیف که جزء روشهای فیلترکنندۀ انتخاب ویژگی هستند، استفاده شده است. نتایج بهدست آمده نشان داد که روش الگوریتم ژنتیک نسبت به روشهای فیلترکننده، عملکرد بهتری دارد. همچنین دقت ماشین بردار پشتیبان با توابع کرنل خطی، چندجملهای، شعاعی و سیگمویید در ترکیب با الگوریتم ژنتیک، با سطح اطمینان 95 درصد تفاوت معناداری با هم ندارند.
