عنوان مقاله :
كاربرد هوش مصنوعي در شناسايي عوامل عملكردي مؤثر بر سلامت مالي
عنوان به زبان ديگر :
Application of artificial intelligence in identifying functional factors affecting financial health
پديد آورندگان :
پازوكي، پريسا دانشگاه آزاد اسلامي واحد تهران جنوب - گروه حسابداري، تهران، ايران , صراف، فاطمه دانشگاه آزاد اسلامي واحد تهران جنوب - گروه حسابداري، تهران، ايران , جعفري، محبوبه دانشگاه آزاد اسلامي واحد تهران جنوب - گروه حسابداري، تهران، ايران , باغاني، علي دانشگاه آزاد اسلامي واحد تهران جنوب - گروه حسابداري، تهران، ايران
كليدواژه :
عملكرد , سلامت مالي , رويكرد هوش مصنوعي
چكيده فارسي :
با توجه به اهميت شناسايي عوامل مؤثر بر سلامت مالي و پيشبيني درجه سلامت مالي شركتها در اين پژوهش اقدام به شناسايي شاخصهاي مناسب براي تبيين سلامت مالي و همچنين پيشبيني درجه سلامت مالي شركتهاي بورس اوراق بهادار تهران با رويكرد مبتني بر هوش مصنوعي شده است. بدين منظور از اطلاعات 138 شركت طي سالهاي 1390 الي 1398 و نرم افزار Matlab جهت آزمون فرضيههاي پژوهش استفاده شد. معيارهاي عملكرد حسابداري مورداستفاده در اين تحقيق ريسك سيستماتيك، نسبت بدهي بلندمدت بهكل داراييها، نسبت دارايي جاري بهكل داراييها، نسبت سرمايه در گردش، نسبت آني، نسبت حساب دريافتي بهكل دارايي، بازده دارايي، رشد شركت، رشد فروش، ميباشند. نتايج نشان داد روش الگوريتم هوش مصنوعي باقدرت بيش از 90 درصد توانايي پيشبيني سلامت مالي شركتها را دارد و همچنين از بين معيارهاي عملكرد مالي، رشد شركت، بازده دارايي، رشد فروش و نسبت دارايي جاري به داراييها جهت تبيين سلامت مالي شركتها داراي بالاترين ميزان تأثيرگذاري هستند.
چكيده لاتين :
Due to the importance of identifying the factors affecting financial health and predicting the degree of financial health of companies in this study, appropriate indicators have been identified to explain financial health and also predict the degree of financial health of Tehran Stock Exchange companies with an approach based on artificial intelligence. For this purpose, the information of 138 companies during the years 1390 to 1398 and Matlab software were used to test the research hypotheses. Accounting performance criteria used in this research: systematic risk, long-term debt to total assets ratio, current assets to total assets ratio, working capital ratio, instantaneous ratio, account receivable to total assets ratio, return on assets, company growth, growth Sales, are. The results showed that the artificial intelligence algorithm method with a power of more than 90% has the ability to predict the financial health of companies and also among the criteria of financial performance, company growth, return on assets, sales growth and current assets to assets to explain the financial health of companies have the highest impact.
عنوان نشريه :
مهندسي مالي و مديريت اوراق بهادار