Predicting Bankruptcy of Companies using Data Mining Models and Comparing the Results with Z Altman Model

سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 217

فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_IJFMA-3-10_003

تاریخ نمایه سازی: 13 آذر 1400

چکیده مقاله:

One of the issues helping make investment decisions is appropriate tools and models to evaluate financial situation ۰f the organization.  By means of these tools, investors can analyze financial situation of the organization and identify financial distress or an ideal condition, they become aware of making decisions to invest in appropriate conditions.  The main objective of this study is to evaluate the power of using data mining models which are among new tools of prediction.  This tool was used to predict the bankruptcy of companies listed in Tehran stock exchange and comparison the results with the Altman model as one of the prevalent methods of prediction the bankruptcy of a company. The research data includes information of all companies listed in Tehran stock exchange during the years ۲۰۱۳ to ۲۰۱۸ subjected to Title ۱۴۱ of the law of trade and were bankrupt. Variables used in both models were five financial ratios. The data mining models on the average in the base year had a predictive ability of ۹۲.۴ percent and the Altman model had a predictive ability of ۸۲.۴۱ percent. Considering the results, it was shown that the data mining model has more power to predict bankruptcy. 

کلیدواژه ها:

نویسندگان

somaye fathi

Department of Accounting, Boroujerd Girls&#۰۳۹; Technical University, Lorestan, Iran (Corresponding author)

Samira Saif

Department of Accounting, Payame Noor University, Nahavand, Hamadan, Iran

Zohre Heydari

Department of Accounting, Kosar University of Bojnord, Bojnord, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Angga Pertapan, F, Sri Hartono, Dyah Purnomo WulanA. (۲۰۱۸). Bankruptcy ...
  • Hung, chilhli. & Chen, jing-hong. (۲۰۰۷). A selective ensemble based ...
  • GHadirimoghadam, A; Gholampourfard, M; F Nasirzadeh, F. (۲۰۰۹). Review the ...
  • Karami, G; Seyyed Hosseini, S . (۲۰۱۲).The usefulness of accounting ...
  • Jardin, Philippe Du & Eric Séverin. (۲۰۱۱). Predicting corporatebankruptcy using ...
  • Makiyan, N; Al-Mudarresi,S; Salim K. (۲۰۰۹). Comparison of artificial neural ...
  • Mehrani, S; Mehrani, K, Monasfi, Y; Karami , Gh. (۲۰۰۵) ...
  • Nakhaiezade, G. (۱۹۹۸). Data Mining, Theoretische Aspekte and Anwendungen Beiträge ...
  • Premachandra, I. M., Bhabra, G. S. & Sueyoshi, T. (۲۰۰۹). ...
  • Yoon, J,.Young, K. (۲۰۱۰). A practical approach tobankruptcy prediction for ...
  • نمایش کامل مراجع