فهرست نشریات علمی دسترسی آزاد ایران

یکی از ابزارهای قدرتمند در مسائل پیش بینی ورشکستگی که در دهه های اخیر مورد توجه بسیاری از سرمایه گذاران، مدیران و محققان قرارگرفته است؛ داده کاوی و به طور خاص ماشین بردار پشتیبان است. اما مطالعات نشان می دهد این روش نسبت به انتخاب پارامترها و متغیرهای ورودی از حساسیت بالایی برخوردار است. لذا هدف از تحقیق حاضر ترکیب مدل توسعه یافته ماشین بردار پشتیبان و k-نزدیکترین همسایه جهت حذف ورودی های دارای خطا و متعاقبا افزایش دقت پیش بینی ورشکستگی است. به این منظور ابتدا با استفاده از 5 نسبت مالی شامل نسبت جاری، حاشیه سود خالص، نسبت بدهی، بازده دارایی ها و بازده سرمایه مرتبط به 150 شرکت حاضر در بورس اوراق بهادار تهران در بازه 10 ساله 1389-1398و الگوریتم k-نزدیکترین همسایگی داده های آموزش پالایش شده و سپس با تکیه بر ماشین بردار پشتیبان مبتنی بر جریمه دسته بندی، جهت ساخت مدل پیش بینی به کار گرفته می شوند. پس از برآورد پارامترهای بهینه، اعتبارسنجی مدل با استفاده از داده های آزمایش صورت خواهد گرفت. در نهایت نتایج بدست آمده از مدل پیشنهادی و مدل های کلاسیک مورد مقایسه قرار خواهدگرفت. نتایج نشان می دهد با ترکیب مدل های k-نزدیکترین همسایه و ماشین بردار پشتیبان خطای کلی پیش بینی کاهش یافته و ضرایب جریمه ماشین بردار پشتیبان با سطح احتمال بالایی معنادار هستند.