پیش بینی گزارشگری مالی متقلبانه از طریق شبکه عصبی مصنوعی(ANN)
نویسندگان
1 دانشجوی کارشناسی ارشد رشته حسابداری، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد شهرکرد، شهرکرد ،ایران.
2 عضو هیئت علمی گروه حسابداری دانشگاه آزاد اسلامی واحد شهرکرد، شهرکرد، ایران.
3 عضو هیئت علمی گروه کامپیوتر دانشگاه آزاد اسلامی واحد شهرکرد، شهرکرد، ایران.
doi
چکیده
در این پژوهش، توانایی شبکه های عصبی مصنوعی(ANN) ، به عنوان روشی نوین در خصوص پیش بینی احتمال گزارشگری مالی متقلبانه ،در شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران در یک دوره زمانی 9 ساله بین سال های 1385 تا 1393مورد بررسی قرار گرفت. بدین منظور از طریق اطلاعات مندرج درصورتهای مالی ، نسبتهای مالی و مدل پرسپترون های چند لایه که شامل یک لایه ورودی ،لایه پنهان از دید نرم افزار MATLAB، و یک لایه خروجی است، احتمال وجود تحریف درگزارش ها مالی وارائه گزارشگری مالی متقلبانه ازطریق تکنیک شبکه عصبی ارزیابی گردید. در این راستا، از اطلاعات هفت سال اول شرکتها، جهت طراحی و آموزش شبکه عصبی، از داده های سال هشتم به منظور اعتبارسنجی و تایید آموزش شبکه و از داده های سال نهم به عنوان داده های آزمون و تست شبکه ی طراحی شده استفاده گردید. در نهایت با توجه به نتایج حاصله، مشخص شد که تکنیک شبکه عصبی و مدلسازی مبتنی برشبکه عصبی ازصحت 97.4درصد برخوردار است و با طراحی و آموزش دقیق، می توان شبکه های عصبی طراحی نمود که با دقت قابل قبولی بتوانند احتمال گزارشگری مالی متقلبانه شرکت ها را کشف و پیش بینی نمایند.
